Minería de datos frente a aprendizaje automático: 4 diferencias principales

A medida que la tecnología continúa avanzando y expandiéndose, de vez en cuando surge una nueva gama de términos y conceptos técnicos. Con la llegada de Big Data y Data Science, hoy tenemos inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Dado que todas estas nuevas tecnologías están interrelacionadas y conectadas, las personas a menudo tienden a intercambiar términos tecnológicos. Dos de estos términos son "Minería de datos" y "Aprendizaje automático".

El debate entre la minería de datos y el aprendizaje automático ha estado dando vueltas durante bastante tiempo. Aunque estos dos conceptos de ciencia de datos han existido desde la década de 1930, solo recientemente han pasado a primer plano. A menudo, las personas tienden a desdibujar las líneas de diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático debido a la presencia de ciertas características similares entre los dos. Sin embargo, ambos son intrínsecamente diferentes, y eso es lo que queremos resaltar en esta publicación: la diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos se refiere al proceso de descubrir patrones significativos en conjuntos de datos grandes y complejos a través de una combinación de múltiples disciplinas y herramientas, incluidas las ciencias de la computación, el aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. La minería de datos es un subconjunto del aprendizaje automático que se centra en el análisis exploratorio de datos a través del aprendizaje no supervisado.

El objetivo final de la minería de datos es extraer información relevante (y no la "extracción" de los datos sin procesar en sí) de los conjuntos de datos y transformarlos en conocimientos empresariales para su uso posterior. Si es un principiante y está interesado en obtener más información sobre la ciencia de datos, consulte nuestra certificación de ciencia de datos de las mejores universidades.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Machine Learning es una sub-rama de la Inteligencia Artificial. Es el estudio científico de algoritmos inteligentes y modelos estadísticos que pueden ser utilizados por máquinas (computadoras) para realizar tareas similares a las humanas sin estar explícitamente programados o entrenados para ello. Un aspecto único de los algoritmos de Machine Learning es que pueden aprender a través de la experiencia.

Minería de datos frente a aprendizaje automático: diferencias clave

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático son subdominios de la ciencia de datos. Entonces, naturalmente, están interrelacionados. La minería de datos es, de hecho, una parte crucial del aprendizaje automático y se utiliza para encontrar patrones y tendencias valiosos ocultos en grandes volúmenes de datos.

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático emplean algoritmos avanzados para descubrir patrones de datos relevantes. Sin embargo, a pesar de que la minería de datos y el aprendizaje automático se cruzan entre sí, tienen una buena cantidad de diferencias en cuanto a cómo se usan.

Veamos algunas de las diferencias principales entre la minería de datos y el aprendizaje automático.

1. Uso de datos

La principal diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático radica en cómo cada uno usa los datos y los aplica a varias aplicaciones. Mientras que la minería de datos se basa en grandes depósitos de Big Data de los que extrae patrones significativos, el aprendizaje automático funciona principalmente con algoritmos en lugar de datos sin procesar.

La minería de datos se utiliza para muchos propósitos diferentes. Por ejemplo, las empresas BFSI pueden usarlo para la investigación financiera, mientras que una empresa de comercio electrónico puede usarlo para extraer datos de ventas para identificar las tendencias clave en el mercado actual. La minería de datos también se puede utilizar para navegar a través de sitios web, perfiles de redes sociales e incluso activos digitales para obtener información sobre los posibles clientes potenciales de una marca o empresa: ¡puede ayudar a generar 10,000 clientes potenciales en 10 minutos !

Por el contrario, aunque Machine Learning incorpora los principios de Data Mining, busca establecer correlaciones automáticas para aprender de ellas y aplicar los hallazgos a nuevos algoritmos de ML. Dado que los algoritmos de ML están programados para aprender de la experiencia, mejoran continuamente y, por lo tanto, ofrecen resultados más precisos con el tiempo.

2. Base de aprendizaje

Aunque la minería de datos y el aprendizaje automático aprenden de la misma base, su enfoque es diferente.

La minería de datos se basa en la información existente para identificar patrones emergentes que pueden dar forma a los procesos de toma de decisiones de una empresa. Free People, una marca de ropa, utiliza Data Mining para navegar a través de volúmenes masivos de registros de clientes existentes para crear recomendaciones de productos personalizadas para clientes individuales.

El aprendizaje automático, sin embargo, puede "aprender" de los datos existentes y crear una base de aprendizaje ideal para que la máquina se enseñe a sí misma. Mientras que Machine Learning observa patrones y aprende de ellos para predecir tendencias para futuros incidentes, Data Mining funciona como una fuente de información de la que puede extraer Machine Learning.

A diferencia de la minería de datos, el aprendizaje automático puede identificar automáticamente la relación entre los datos existentes.

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3. Reconocer los patrones dentro de los datos

Una vez que se recopilan los datos, el verdadero desafío radica en darles sentido: la parte de análisis e interpretación es fundamental para transformar los datos sin procesar en información comercial lista para usar. Aquí es donde los científicos y analistas de datos deben decidir qué software y herramienta usar para analizar e interpretar grandes volúmenes de datos no estructurados y encontrar los patrones reconocibles dentro de ellos. Lea sobre las herramientas de ciencia de datos más utilizadas en 2020.

Si omite este paso, los datos a su disposición no le servirán de nada. La minería de datos puede revelar algunos patrones útiles a través de la clasificación y el análisis de secuencias, mientras que el aprendizaje automático puede mejorar esto usando los mismos algoritmos que usa la minería de datos para aprender y adaptarse a los datos recopilados automáticamente. Esta es la razón por la que Machine Learning se usa cada vez más para la detección de malware.

Según Deep Instinct , una empresa de inteligencia institucional, cada pieza de malware nuevo conserva casi el mismo código que las versiones anteriores, y solo entre el 2% y el 10% de los archivos de malware cambian de una iteración a otra . El modelo ML de Deep Instinct puede predecir qué archivos en un sistema son archivos de malware con gran precisión, a pesar de las variaciones del 2 al 10 %.

4. Precisión

La minería de datos y el aprendizaje automático se utilizan para mejorar y mejorar la precisión de los datos acumulados. Sin embargo, la minería de datos y su análisis se limitan a cómo se organizan y recopilan los datos. La minería de datos actúa como un medio para extraer información relevante de conjuntos de datos complejos para mejorar las capacidades predictivas de los algoritmos y modelos de ML.

Como mencionamos anteriormente, la minería de datos puede perder múltiples conexiones y relaciones entre los datos disponibles, pero ML no lo hace: puede identificar las correlaciones entre todos los puntos de datos relevantes para brindar conclusiones altamente precisas y, en última instancia, dar forma al comportamiento del modelo.

Por ejemplo, Machine Learning ahora se usa en los sistemas CRM para mejorar su inteligencia de relaciones, lo que permite que el equipo de ventas de una empresa comprenda mejor a sus clientes. Los sistemas de CRM basados ​​en ML pueden analizar acciones pasadas para impulsar las conversiones y también mejorar los puntajes de satisfacción del cliente. Además, Machine Learning puede capacitar a los sistemas de CRM para predecir con precisión qué productos/servicios se venderán mejor y cuándo, ya qué segmentos de clientes.

Minería de datos frente a aprendizaje automático: el futuro

Según estimaciones recientes en torno al Big Data, para este año, es decir, para el 2020, cada ser humano en el planeta generará alrededor de 1,7 megabytes de información nueva cada segundo. En consecuencia, los datos globales crecerán de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes .

A medida que se acumulan más y más datos cada segundo, la demanda de herramientas de ciencia de datos como la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial aumentará con el tiempo. Conozca más sobre las aplicaciones del aprendizaje automático.

Todas las empresas, organizaciones e instituciones que utilizan Big Data seguirán creando la necesidad de tecnologías avanzadas como Data Mining y Machine Learning para recopilar datos y analizarlos e interpretarlos con fines comerciales. Naturalmente, el futuro de estas dos tecnologías emergentes es muy prometedor.

En la edición de agosto de 2004 de DM Review , Lou Agosta afirmó : “El futuro de la minería de datos radica en el análisis predictivo”. Una de las aplicaciones más significativas de la analítica predictiva se encuentra en el campo de la Investigación Médica. El análisis predictivo, o "minería de datos con un solo clic", simplifica y automatiza el proceso de minería de datos, lo que permite a los investigadores aplicar análisis avanzados en todo el espectro de las ciencias de la vida, desde el descubrimiento de fármacos hasta el marketing.

En este momento, tecnologías como el aprendizaje automático y la minería de datos aún se encuentran en su etapa inicial, y aún queda mucho más por venir. A medida que estas tecnologías maduren con el tiempo, surgirán nuevas aplicaciones, casos de uso y avances para transformar nuestras vidas aún más. Tenga la seguridad de que, a pesar de sus diferencias, la minería de datos y el aprendizaje automático seguirán funcionando de manera compleja para dar sentido a los datos.

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