Minería de datos vs aprendizaje automático: 20 cosas principales que debe saber

Todos somos conscientes de la belleza de la inteligencia artificial, que reina en el mundo actual impulsado por la tecnología. Esta área de la junta se relaciona con las dos disciplinas esenciales que son la minería de datos y el aprendizaje automático. Tanto como el aprendizaje automático se originan en la misma raíz que es la ciencia de datos, y también se cruzan entre sí. Además, ambas son disciplinas basadas en datos. Ambas disciplinas ayudan a los desarrolladores a desarrollar un sistema eficiente. Sin embargo, todavía hay una pregunta: “¿Existe alguna diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático?” Para proporcionar una comprensión clara de esta pregunta, describimos 20 distinciones entre ellas, que lo guiarán a elegir la disciplina adecuada para resolver su problema de programación.

Minería de datos vs.Aprendizaje automático: hechos interesantes

minería de datos vs.aprendizaje automático

El objetivo de la minería de datos es descubrir los patrones a partir de los datos. Por otro lado, la tarea del aprendizaje automático es hacer una máquina inteligente que aprenda de su experiencia y pueda actuar de acuerdo con el entorno. Generalmente, el aprendizaje automático utiliza enfoques de minería de datos y otros algoritmos de aprendizaje para desarrollar un modelo. A continuación, describimos las 20 principales distinciones clave entre la minería de datos y el aprendizaje automático.

1. Significado de la minería de datos y el aprendizaje automático

El término Minería de datos significa extraer datos para encontrar patrones. Extrae conocimiento de una gran cantidad de datos. El término aprendizaje automático se  refiere a la enseñanza de la máquina. Eso es introducir un nuevo modelo que puede aprender tanto de los datos como de su experiencia.

2. Definición de minería de datos y aprendizaje automático

procesamiento de datos

La principal diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático es cómo se definen. La minería de datos busca información de una gran cantidad de datos de diferentes fuentes. La información puede ser de cualquier tipo, como datos médicos, personas, datos comerciales, especificaciones de un dispositivo o cualquier cosa. El propósito principal de esta técnica de descubrimiento de conocimiento es descubrir patrones a partir de datos no estructurados y juntarlos para el resultado futuro. Los datos extraídos se pueden utilizar para tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

es el estudio de algoritmos que hacen que una máquina sea capaz de aprender sin instrucciones explícitas. Construye una máquina de tal manera que puede actuar como un humano. El principal objetivo del aprendizaje automático es aprender de los datos de entrenamiento y evaluar el modelo con datos de prueba. Como ejemplo, usamos Support Vector Machine (SVM) o Naive Bayes para aprender el sistema, y ​​luego predecimos el resultado en función de los datos entrenados.

3. Origen

Ahora, la minería de datos está en todas partes. Sin embargo, se origina muchos años antes. Tiene su origen en las bases de datos tradicionales. Por otro lado, el aprendizaje automático, que es un subconjunto de la inteligencia artificial, proviene de datos y algoritmos existentes. En el aprendizaje automático, las máquinas pueden modificar y mejorar sus algoritmos por sí mismas.

4. Historia

La minería de datos es un proceso computacional para descubrir patrones de un gran volumen de datos. Puede pensar que, dado que es la última tecnología, la historia de la minería de datos ha comenzado recientemente. El término minería de datos se exploró en la década de 1990. Sin embargo, comienza en el 1700 con el Teorema de Bayes, que es fundamental para la minería de datos. En el siglo XIX, el análisis de regresión se consideraba una herramienta vital en la minería de datos.

historia

El aprendizaje automático es un tema candente para la investigación y la industria. Este término se introdujo en 1950. Arthur Samuel escribió el primer programa. El programa era la reproducción de Samuel’s Checker.

5. Responsabilidad

La minería de datos es un conjunto de métodos que se aplica a una base de datos grande y complicada. El propósito principal de la minería de datos es eliminar la redundancia y descubrir el patrón oculto de los datos. Se utilizan varias herramientas, teorías y métodos de minería de datos para revelar el patrón en los datos.

El aprendizaje automático le enseña a la máquina o al dispositivo a aprender. En el aprendizaje automático supervisado, el algoritmo de aprendizaje crea un modelo a partir de un conjunto de datos. Este conjunto de datos tiene etiquetas de entradas y salidas. Además, en el aprendizaje automático no supervisado, el algoritmo de aprendizaje construye el modelo a partir de un conjunto de datos que solo tiene las entradas.

6. Aplicaciones

Una de las diferencias clave entre la minería de datos y el aprendizaje automático es cómo se aplican. Ambos términos se aplican ahora tremendamente en nuestra vida diaria. Además, su combinación también se aplica en varios dominios y resuelve problemas de programación competitivos.

La minería de datos es uno de los campos prometedores. Debido a la disponibilidad de una gran cantidad de datos y la necesidad de convertir estos datos en información, se ha utilizado en varios dominios. Por ejemplo, negocios, medicina, finanzas, telecomunicaciones y muchos más.

En finanzas, para explorar la correlación oculta entre los indicadores financieros, se utiliza la minería de datos. Además, para predecir el comportamiento del cliente y lanzar productos, se utiliza. En el ámbito sanitario, ayuda a conocer las relaciones entre las enfermedades y los tratamientos. En los negocios, las empresas minoristas también utilizan la minería de datos.

La era digital es la creación del aprendizaje automático. El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones en nuestra vida. En el análisis de sentimientos, se utiliza para extraer la emoción del texto. En el procesamiento de imágenes, se utiliza para clasificar la imagen. , predicción meteorológica, pronóstico de ventas, clasificación de documentos, clasificación de noticias. Además, el aprendizaje automático se utiliza principalmente en un sistema de recuperación de información. Para conocer más aplicaciones, puede ver las .

7.  Naturaleza

La naturaleza de la minería de datos es reunir numerosos datos de diferentes fuentes para extraer información o conocimiento. Las fuentes de datos pueden ser una fuente interna, es decir, una base de datos tradicional, o una fuente externa, es decir, redes sociales. No tiene su proceso. Las herramientas se utilizan para revelar información. Además, se necesita un esfuerzo humano para integrar los datos.

El aprendizaje automático utiliza la información que se forma a partir de datos extraídos para crear su conjunto de datos. Luego, el algoritmo requerido se aplica a este conjunto de datos y se construye un modelo. Es un enfoque automático. No se necesita ningún esfuerzo humano.

En una palabra, se puede decir que la minería de datos es el alimento y el aprendizaje automático es el organismo que consume los alimentos para realizar la función.

8. Minería de datos frente a aprendizaje automático: abstracción

La minería de datos busca información a partir de una gran cantidad de datos. Entonces, el almacén de datos es la abstracción de la minería de datos. Un almacén de datos es la integración de una fuente interna y externa. La disciplina del aprendizaje automático hace que una máquina sea capaz de tomar la decisión por sí misma. En una abstracción, el aprendizaje automático lee la máquina.

9. Implementación

Para la implementación de la minería de datos, el desarrollador puede desarrollar su modelo donde puede utilizar técnicas de minería de datos. En el aprendizaje automático, hay varios algoritmos de aprendizaje automático disponibles, como el árbol de decisiones, la máquina de vectores de soporte, Naive Bayes, la agrupación en clústeres, la red neuronal artificial (ANN) y muchos más para desarrollar el modelo de aprendizaje automático.

10. Software

software

Una de las diferencias interesantes entre la minería de datos y el aprendizaje automático es qué tipo de software utilizaron para desarrollar el modelo. Para la minería de datos, hay mucho software en el mercado. Al igual que Sisense, las empresas y las industrias lo utilizan para desarrollar el conjunto de datos a partir de varias fuentes. El software Oracle Data Mining es uno de los software más populares para la minería de datos. Hay más además de estos, incluidos Microsoft SharePoint, Dundas BI, WEKA y muchos más.

Hay varios marcos y software de aprendizaje automático disponibles para desarrollar un proyecto de aprendizaje automático. Al igual que Google Cloud ML Engine, se utiliza para desarrollar modelos de aprendizaje automático de alta calidad. Amazon Machine Learning (AML), es un basado en la nube . Apache Singa es otro software popular.

11. Herramientas de código abierto

Para la minería de datos, las herramientas de código abierto son Rapid Miner; es famoso por el análisis predictivo. Otro es KNIME, su plataforma de integración para análisis de datos. Rattle, es una herramienta GUI que se utiliza en el . DataMelt, una utilidad multiplataforma que se utiliza para un gran volumen de análisis de datos.

Las herramientas de código abierto de aprendizaje automático son Shogun, Theano, Keras, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit y muchas más.

12. Técnicas

Para la técnica de minería de datos, tiene dos componentes: preprocesamiento de datos y minería de datos. En la fase de preprocesamiento, se deben realizar varias tareas. Son limpieza de datos, integración de datos, selección de datos y transformación de datos. En la segunda fase se realiza la evaluación del patrón y la representación del conocimiento. Por otro lado, para la técnica de se aplican .

13. Algoritmo

algoritmo

En la era del big data, la disponibilidad de datos ha aumentado. La minería de datos tiene muchos algoritmos para manejar esta enorme cantidad de datos. Son el , el aprendizaje automático, los algoritmos de clasificación en la minería de datos, la red neuronal y muchos más.

En el aprendizaje automático, también se encuentran varios algoritmos, como el algoritmo de aprendizaje automático supervisado, el algoritmo de aprendizaje automático no supervisado, el algoritmo de aprendizaje semi-supervisado, el algoritmo de agrupación en clústeres, la regresión, el algoritmo bayesiano y muchos más.

14. Minería de datos frente a aprendizaje automático: alcance

El alcance de la minería de datos es limitado. Debido a que la capacidad de autoaprendizaje está ausente en el campo de la minería de datos, la minería de datos solo puede seguir reglas predefinidas. Además, puede proporcionar una solución particular para un problema particular.

El aprendizaje automático, por otro lado, se puede aplicar en un área amplia, ya que las técnicas de aprendizaje automático se definen por sí mismas y pueden cambiar según el entorno. Puede encontrar la solución al problema con su capacidad.

15. Minería de datos frente a aprendizaje automático: proyectos

La minería de datos se utiliza para extraer conocimiento de un amplio conjunto de datos. Entonces, los proyectos de minería de datos son aquellos en los que hay numerosos datos disponibles. En la ciencia médica, la minería de datos se utiliza para detectar abusos fraudulentos en la ciencia médica y para identificar terapias exitosas para enfermedades. En banca, se utiliza para analizar el comportamiento de los clientes. En la investigación, la minería de datos se utiliza para el reconocimiento de patrones. Además de estos, varios campos utilizan una técnica de minería de datos para desarrollar sus proyectos.

Hay muchos , como la identificación de paquetes de productos, el análisis de sentimientos de las redes sociales, el sistema de recomendación de música, la predicción de ventas y muchos más.

16. Reconocimiento de patrones

reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es otro factor por el cual podemos diferenciar profundamente estos dos términos. La minería de datos puede descubrir patrones ocultos mediante la clasificación y el análisis de secuencia. El aprendizaje automático, por otro lado, usa el mismo concepto pero de una manera diferente. El aprendizaje automático usa los mismos algoritmos que usa la minería de datos, pero usa el algoritmo para aprender automáticamente de los datos.

17. Fundamentos para el aprendizaje

Un aplica técnicas de minería de datos para extraer patrones ocultos que pueden ayudar para el resultado futuro. Por ejemplo, una empresa de ropa utiliza la técnica de minería de datos en su gran cantidad de registros de clientes para formar su apariencia para la próxima temporada. Además, para explorar los productos más vendidos, los comentarios de los clientes sobre los productos. Este uso de la minería de datos puede mejorar la experiencia del cliente.

El aprendizaje automático, por otro lado, aprende de los datos de entrenamiento, y esta es la base para desarrollar el modelo de aprendizaje automático.

18. Futuro de la minería de datos y el aprendizaje automático

El futuro de la minería de datos es tan prometedor ya que la cantidad de datos ha aumentado enormemente. Con el rápido crecimiento de blogs, redes sociales, microblogs, portales en línea, los datos están disponibles. La futura minería de datos apunta al análisis predictivo.

El aprendizaje automático, por otro lado, también es exigente. Como los humanos ahora son adictos a las máquinas, la automatización de dispositivos o máquinas se está volviendo favorita día a día.

19. Minería de datos frente a aprendizaje automático: precisión

La precisión es la principal preocupación de cualquier sistema . En términos de precisión, el aprendizaje automático supera a la técnica de minería de datos. El resultado generado por el aprendizaje automático es más preciso ya que el aprendizaje automático es un proceso automatizado. Por otro lado, la minería de datos no puede funcionar sin la participación de humanos.

20. Objeto

El propósito de la minería de datos es extraer información oculta, y esta información ayuda a predecir resultados adicionales. Por ejemplo, en una empresa comercial, utiliza datos del año anterior para predecir la venta del próximo año. Sin embargo, en una técnica de aprendizaje automático, no depende de los datos. Su propósito es utilizar un algoritmo de aprendizaje para realizar su tarea determinada. Por ejemplo, para desarrollar un clasificador de noticias, Naive Bayes se utiliza como algoritmo de aprendizaje.

Pensamientos finales

El aprendizaje automático está creciendo mucho más rápido que la minería de datos, ya que la minería de datos solo puede actuar sobre los datos existentes para una nueva solución. La minería de datos no es capaz de tomar sus propias decisiones, mientras que el aprendizaje automático sí lo es. Además, el aprendizaje automático ofrece un resultado más preciso que la minería de datos. Sin embargo, necesitamos la minería de datos para definir el problema mediante la extracción de patrones ocultos de los datos y resolver dicho problema, necesitamos aprendizaje automático. Entonces, en una palabra, podemos decir que necesitamos tanto el aprendizaje automático como la minería de datos para desarrollar un sistema. Porque la minería de datos define el problema y el aprendizaje automático resuelve el problema con mayor precisión.

Si tiene alguna sugerencia o consulta, deje un comentario en nuestra sección de comentarios. También puede compartir este artículo con sus amigos y familiares a través de las redes sociales.

Leave a Comment

Your email address will not be published.