Los métodos y aplicaciones superpuestos involucrados en la minería de datos y el aprendizaje automático (ML) a menudo usan los términos indistintamente. Aunque existen similitudes funcionales, como trabajar con grandes conjuntos de datos, se trata de conceptos muy diferentes. Mientras que la minería de datos se ocupa únicamente del reconocimiento de patrones, el ML utiliza el reconocimiento de patrones adicional para desarrollar futuros sistemas de predicción sin intervención humana. Este blog explica en profundidad las características de la minería de datos y el aprendizaje automático y por qué son ramas distintas de la ciencia de datos.
La minería de datos se ocupa de descubrir patrones, anomalías y tendencias ocultos en grandes conjuntos de datos y los diversos procesos involucrados en la toma de decisiones.
Características clave de la minería de datos
El concepto principal de minería de datos se puede dividir en cuatro etapas:
Recopilación de datos Identificación de datos importantes para un procedimiento analítico específico.
Preparación de datos; Procesos de limpieza de datos y exploración de datos, entre otras acciones, para hacer consistentes los conjuntos de datos.
Minería: Aplicar técnicas apropiadas de minería de datos.
Interpretación de datos: Desarrollar modelos analíticos para facilitar diversos procesos de toma de decisiones.
Ventajas de la minería de datos
Ayuda a identificar campos y fuentes de información relevantes para el desarrollo empresarial.
Mucho más rentable
Permite a las empresas atraer empleos y tomar decisiones informadas.
Aumenta la eficiencia organizacional al sacar a la luz tendencias no descubiertas previamente.
El aprendizaje automático se refiere a la rama de la inteligencia artificial (IA) que imita el proceso de aprendizaje humano a través de datos y algoritmos de análisis.
Características clave del aprendizaje automático
Los principales componentes funcionales de un modelo de aprendizaje automático son:
aprendizaje supervisado; Un modelo se entrena con conjuntos de datos predefinidos con entradas válidas.
Aprendizaje sin supervisión; El agente de IA aprende a descubrir la estructura de los datos sin ningún conjunto de datos supervisado o etiquetado.
tutoría; El agente de IA toma decisiones sobre recompensas y castigos basándose en un sólido mecanismo de retroalimentación. El agente intenta maximizar la recompensa para conseguir el mejor resultado en el área.
Ventajas del aprendizaje automático
Identifica relaciones de datos complejas sin intervención humana.
Automatiza los métodos de detección de fraude.
Participa en el aprendizaje y la mejora continua.
Proporciona información detallada sobre los procesos comerciales, automatiza tareas repetitivas y aumenta el valor de los recursos humanos en una empresa.
En la discusión sobre minería de datos y aprendizaje automático, existen algunas diferencias notables:
Responsabilidad
El paso principal en la minería de datos es encontrar las reglas de datos ocultas que rigen dos o más conjuntos de datos y predecir los resultados. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje automático son los principales responsables de enseñar al agente de IA cómo aprender, comprender y aplicar las reglas del sistema y aplicarlas a situaciones del mundo real.
Casos de uso
Los casos de uso de minería de datos y aprendizaje automático se clasifican en las categorías de aplicaciones teóricas y prácticas, respectivamente. La minería de datos se utiliza en cuestiones de investigación como la comprensión y el establecimiento de objetivos comerciales realistas, la recopilación de tipos de datos relevantes para un dominio específico, investigación de mercado, venta minorista y comercio electrónico, y más. El aprendizaje automático se utiliza para desarrollar aplicaciones de la vida real, incluidos vehículos autónomos, reconocimiento de voz, imágenes y diagnóstico médico.
Exactitud
La participación de recursos humanos en la recopilación de datos y el descubrimiento de patrones potenciales en la extracción de datos reduce la precisión general del proceso. Existen muchas relaciones complejas y asociaciones clave entre conjuntos de datos que solo los algoritmos de ML pueden descubrir ajustándose a la dinámica de los datos presentados en tiempo real.
Uso de datos
Los algoritmos de ML requieren mayores cantidades de datos que los procesos de minería de datos. Además, puede realizar el procesamiento automático de datos sólo después de que todo el conjunto de datos se haya convertido a un formato estándar compatible. Mientras tanto, la extracción de datos puede proporcionar resultados con un tamaño de datos mínimo y también admite la lectura de datos en su formato nativo.
Alcance
Los algoritmos de ML aprenderán de la experiencia en el análisis de grandes cantidades de datos; Puede predecir resultados futuros en innumerables áreas de la vida cotidiana, como recomendaciones de productos, pronóstico de tráfico, vehículos autónomos, reducción de spam, análisis de datos biológicos y más. La minería de datos se limita a descubrir tendencias ocultas y mejorar decisiones comerciales objetivas, pero con intervención humana y ancho de banda operativo limitado.
Técnicas incluidas
Las principales técnicas de minería de datos cubiertas son asociación, predicción, clasificación, agrupamiento, regresión y análisis secuencial. Una combinación de estos permite a los científicos de datos explorar diversas asociaciones entre conjuntos de datos en un formato de clúster. Los modelos de ML, por otro lado, utilizan análisis de regresión, aprendizaje supervisado y no supervisado y aprendizaje por refuerzo para mejorar continuamente el análisis existente de la intervención humana.
Naturaleza
Para hacer una comparación entre la minería de datos y el aprendizaje automático, también necesitamos conocer sus respectivas características. La minería de datos es un proceso manual que consiste en utilizar técnicas de análisis de datos para descubrir patrones ocultos e información procesable. Por otro lado, todo el proceso de ML está automatizado, el cual, una vez implementado, queda libre de intervención humana.
Borrador
La minería de datos realiza la abstracción de datos mediante técnicas de almacenamiento de datos: el proceso de compilar datos en una única base de datos. Esto lleva a un aumento Procedimientos estándar para la industria de minería de datos. Modelos. Los modelos de ML realizan un resumen de datos entre variables. red bayesianaRedes neuronales o árboles de decisión.
Razón humana
La minería de datos requiere intervención humana e inteligencia en cada etapa del proceso, hasta el análisis final. Solo el módulo de aprendizaje de los modelos de ML supervisados requiere intervención humana activa y entrenamiento intensivo basado en retroalimentación con técnicas de refuerzo. Con base en su historial de respuestas a eventos pasados, eventualmente desarrollan su capacidad para actuar de forma independiente y procesar resultados prácticos.
En comparación con la minería de datos y el aprendizaje automático, el ML está un paso por delante. Esto se debe a que los modelos de ML utilizan técnicas de extracción de datos similares en un entorno de aprendizaje de desarrollo propio para producir mejores predicciones. Aunque el aprendizaje automático es costoso, la minería de datos se ocupa principalmente de descubrir manualmente relaciones entre conjuntos de datos.
1. ¿Cuáles son las similitudes entre la minería de datos y el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se utiliza a menudo para realizar minería de datos y se utilizan patrones de datos interesantes obtenidos de técnicas de minería de datos para enseñar a las máquinas. Además, los métodos analíticos a menudo se superponen con los dos fenómenos; por ejemplo, el uso de análisis de regresión y el manejo de grandes conjuntos de datos.
2. ¿Cuáles son los principales tipos de aprendizaje automático?
Hay cuatro tipos principales de aprendizaje automático:
Educación supervisada
Aprendizaje sin supervisión
Educación parcialmente supervisada
Educación de consolidación
3. ¿Cuál es mejor minería de datos o aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es más preciso que la minería de datos debido a la automatización que implica.
A medida que avanza la tecnología, nuevos términos continúan inundando la jerga tecnológica. Por lo tanto, es importante mejorar constantemente nuestros conocimientos para salvarnos del mal uso y mantenernos al día con los avances. Explorar el Cursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. En la plataforma GoogleSeo para aprender mejor estos conceptos.
