Data Mining vs Machine Learning: ¿Cuál es la diferencia?

Según Hacker Bits, uno de los primeros momentos modernos de minería de datos ocurrió en 1936, cuando Alan Turing presentó la idea de una máquina universal que podía realizar cálculos similares a los de las computadoras modernas.

Alan Turing desarrolló la Prueba de Turing en 1950 para determinar si una computadora tiene inteligencia real o no. Para pasar su examen, una computadora necesitaba engañar a un humano haciéndole creer que también era humano. Apenas dos años después, Arthur Samuel creó el Programa de juego de Samuel Checkers, que parece ser el primer programa de autoaprendizaje del mundo. Aprendió milagrosamente a medida que jugaba y mejoró ganando al estudiar los mejores movimientos.

Hemos recorrido un largo camino desde entonces. Las empresas ahora están aprovechando la minería de datos y el aprendizaje automático para mejorar todo, desde sus procesos de ventas hasta la interpretación de finanzas con fines de inversión. Como resultado, los científicos de datos se han convertido en empleados vitales en organizaciones de todo el mundo a medida que las compañías buscan alcanzar objetivos más grandes con la ciencia de datos como nunca antes.

Data Mining vs Machine Learning vs Data Science

Con la gran cantidad de datos que prevalecen en el mundo de los negocios, muchos términos de datos tienden a aparecer, y muchos no entienden lo que quieren decir. ¿Qué es la minería de datos? ¿Hay alguna diferencia entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos? ¿Cómo se conectan entre sí? ¿El aprendizaje automático no es solo inteligencia artificial? Todas estas son buenas preguntas, y descubrir sus respuestas puede proporcionar una comprensión más profunda y gratificante de la ciencia de los datos y el análisis y cómo pueden beneficiar a una empresa.

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático están arraigados en la ciencia de la información y generalmente se encuentran bajo ese paraguas. A menudo se entrecruzan o se confunden entre sí, pero hay algunas distinciones clave entre los dos. A continuación, se presentan algunas diferencias entre la extracción de datos y el aprendizaje automático, y cómo pueden utilizarse.

Uso de datos

Una diferencia clave entre el aprendizaje automático y la minería de datos es la forma en que se utilizan y aplican en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, la extracción de datos a menudo se usa en el aprendizaje automático para ver las conexiones entre las relaciones. Uber utiliza el aprendizaje automático para calcular viajes o tiempos de entrega de comidas para UberEATS.

La minería de datos se puede utilizar para una variedad de propósitos, incluida la investigación financiera. Los inversores pueden utilizar la extracción de datos y el rastreo web para ver las finanzas de una nueva empresa y ayudar a determinar si quieren ofrecer financiación. Una empresa también puede usar la minería de datos para ayudar a recopilar datos sobre las tendencias de ventas para informar mejor todo, desde mercadotecnia hasta necesidades de inventario, así como para asegurar nuevos clientes potenciales. La minería de datos se puede usar para analizar perfiles de redes sociales, sitios web y activos digitales para recopilar información sobre los prospectos ideales de una empresa para iniciar una campaña de divulgación. Con esta cantidad de información, un científico de datos puede incluso predecir tendencias futuras que ayudarán a la empresa a prepararse bien para lo que los clientes pueden desear en los próximos meses y años.

El aprendizaje automático incorpora los principios de la minería de datos, pero también puede crear correlaciones automáticas y aprender de ellas para aplicarlas a nuevos algoritmos. Es la tecnología que se encuentra detrás de los autos autónomos que pueden adaptarse rápidamente a las nuevas condiciones mientras se conduce. El aprendizaje automático también proporciona recomendaciones instantáneas cuando un comprador adquiere un producto de Amazon. Estos algoritmos y análisis están destinados a mejorar constantemente, por lo que el resultado solo será más preciso con el tiempo. El aprendizaje automático no es inteligencia artificial, pero la capacidad de aprender y mejorar sigue siendo una hazaña impresionante.

Los bancos ya están utilizando e invirtiendo en aprendizaje automático para ayudar a detectar el fraude cuando un proveedor pasa las tarjetas de crédito. CitiBank invirtió en la empresa de ciencia de datos global Feedzai para identificar y erradicar el fraude financiero en tiempo real a través de transacciones bancarias en línea y en cajeros. La tecnología ayuda a identificar rápidamente el fraude y puede ayudar a los minoristas a proteger su actividad financiera.

Fundamentos para el aprendizaje automático

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático se basan en la misma base, pero de diferentes maneras. Un científico de datos utiliza datos extraídos de la información existente para buscar patrones emergentes que puedan ayudar a moldear nuestros procesos de toma de decisiones.

El aprendizaje automático, por otro lado, puede realmente aprender de los datos existentes y proporcionar la base necesaria para que una máquina se enseñe a sí misma. Zebra Medical Vision desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para predecir condiciones cardiovasculares y eventos que llevan a la muerte de más de 500,000 estadounidenses cada año.

El aprendizaje automático puede observar los patrones y aprender de ellos para adaptar el comportamiento de incidencias en el futuro, mientras que la minería de datos se suele utilizar como una fuente de información para el aprendizaje de máquinas. Aunque los científicos de datos pueden configurar la minería de datos para buscar automáticamente tipos específicos de datos y parámetros, no aprenden y aplican el conocimiento por sí mismos sin la interacción humana. La minería de datos tampoco puede ver automáticamente la relación entre las piezas de datos existentes con la misma profundidad que el aprendizaje automático.

Reconocimiento de patrones

Recopilar datos es solo una parte del desafío; La otra parte es darle sentido a todo. Se necesitan el software y las herramientas correctos para poder analizar e interpretar las enormes cantidades de información que los científicos recopilan y encuentran patrones reconocibles sobre los que actuar. De lo contrario, los datos serían en gran parte inútiles a menos que los científicos de datos pudieran dedicar su tiempo a buscar estos patrones complejos, a menudo sutiles y aparentemente aleatorios por su cuenta. Y cualquiera que esté familiarizado con la ciencia de datos y el análisis de datos sabe que esta sería una tarea ardua y lenta.

Las empresas podrían utilizar los datos para configurar sus pronósticos de ventas o determinar qué tipos de productos realmente quieren comprar sus clientes. Por ejemplo, Walmart recopila puntos de venta de más de 3,000 tiendas para su almacén de datos. Los proveedores pueden ver esta información y utilizarla para identificar patrones de compra y guiar sus predicciones de inventario y procesos para el futuro.

Es cierto que la minería de datos puede revelar algunos patrones a través de clasificaciones y análisis de secuencias. Sin embargo, el aprendizaje automático lleva este concepto un paso más allá al usar los mismos algoritmos que la extracción de datos utiliza para aprender y adaptarse automáticamente a los datos recopilados. A medida que el malware se convierte en un problema cada vez más generalizado, el aprendizaje automático puede buscar patrones en la forma en que se accede a los datos de los sistemas o la Nube. El aprendizaje automático también analiza los patrones para ayudar a identificar qué archivos son en realidad malware, con un alto nivel de precisión. Todo esto se hace sin la necesidad de un monitoreo constante por parte de un humano. Si se detectan patrones anormales, se puede enviar una alerta para que se puedan tomar medidas para evitar que el malware se propague.

Precisión mejorada

Tanto la extracción de datos como el aprendizaje automático pueden ayudar a mejorar la precisión de los datos recopilados. Sin embargo, la minería de datos y la forma en que se analizan se refieren generalmente a cómo se organizan y recopilan los datos. La extracción de datos puede incluir el uso de software de extracción y raspado para extraer de miles de recursos y analizar