Minería de datos Vs Aprendizaje automático Vs Inteligencia artificial Vs Aprendizaje profundo

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¿Cuál es la diferencia entre minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, ciencia de datos?

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático son áreas que se han inspirado entre sí, aunque tienen muchas cosas en común, pero tienen diferentes fines.

La minería de datos la realizan humanos en ciertos conjuntos de datos con el objetivo de descubrir patrones interesantes entre los elementos de un conjunto de datos. La minería de datos utiliza técnicas desarrolladas por el aprendizaje automático para predecir el resultado.

Mientras que el aprendizaje automático es la capacidad de una computadora para aprender de conjuntos de datos extraídos.

Los algoritmos de aprendizaje automático toman la información que representa la relación entre elementos en conjuntos de datos y construyen modelos para que pueda predecir resultados futuros. Estos modelos no son más que acciones que llevará a cabo la máquina para obtener un resultado.

Este artículo le informará todo sobre Minería de datos Vs Aprendizaje automático en detalle.

Lo que vas a aprender:

• ¿Qué es la minería de datos?
• ¿Qué es el aprendizaje automático?
  • Aprendizaje automático no supervisado
  • Aprendizaje automático supervisado
• Diferencias entre el aprendizaje automático y la minería de datos en formato tabular
• ¿Qué es la inteligencia artificial?
  • Inteligencia artificial y minería de datos
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático
• Minería de datos vs aprendizaje automático
• Minería de datos, aprendizaje automático versus aprendizaje profundo
• Minería de datos, aprendizaje automático versus ciencia de datos
• Análisis estadístico
• Algunos ejemplos de aprendizaje automático
• Conclusión
• Lectura recomendada

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos, también conocida como proceso de descubrimiento de conocimientos, es un campo de la ciencia que se utiliza para descubrir las propiedades de los conjuntos de datos. Se extraen grandes conjuntos de datos recopilados de RDMS o almacenes de datos o conjuntos de datos complejos como series de tiempo, espaciales, etc. para extraer correlaciones y patrones interesantes entre los elementos de datos.

Estos resultados se utilizan para mejorar los procesos comerciales y, por lo tanto, dan como resultado la obtención de conocimientos comerciales.

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El término 'Descubrimiento de conocimientos en bases de datos' (KDD) fue acuñado por Gregory Piatetsky-Shapiro en 1989. El término 'minería de datos' apareció en la comunidad de bases de datos en 1990.

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¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una técnica que desarrolla algoritmos complejos para procesar grandes datos y ofrece resultados a sus usuarios. Utiliza programas complejos que pueden aprender a través de la experiencia y hacer predicciones.

Los algoritmos se mejoran por sí mismos mediante la introducción regular de datos de entrenamiento. El objetivo del aprendizaje automático es comprender los datos y crear modelos a partir de datos que los humanos puedan comprender y utilizar.

El término Machine Learning fue acuñado por Arthur Samuel, un pionero estadounidense en el campo de los juegos de computadora y la inteligencia artificial en 1959 y afirmó que “brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente”.

Lectura sugerida => Herramientas de aprendizaje automático más populares

El aprendizaje automático se clasifica en dos tipos:

• Aprendizaje sin supervisión
• Aprendizaje supervisado

Aprendizaje automático no supervisado

El aprendizaje no supervisado no se basa en conjuntos de datos entrenados para predecir los resultados, sino que utiliza técnicas directas como la agrupación y la asociación para predecir los resultados. Los conjuntos de datos entrenados significan la entrada para la que se conoce la salida.

Aprendizaje automático supervisado

El aprendizaje supervisado es como el aprendizaje profesor-alumno. Se conoce la relación entre la variable de entrada y la de salida. Los algoritmos de aprendizaje automático predecirán el resultado de los datos de entrada que se compararán con el resultado esperado.

El error se corregirá y este paso se realizará de forma iterativa hasta que se logre un nivel aceptable de rendimiento.

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Diferencias entre el aprendizaje automático y la minería de datos en formato tabular

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es una rama de la ciencia que se ocupa de la creación de máquinas inteligentes. Estas máquinas se denominan inteligentes porque tienen sus propias capacidades de pensamiento y toma de decisiones como los seres humanos.

Ejemplosde las máquinas de IA incluyen reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes, resolución de problemas, etc.

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La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la minería de datos se utilizan con frecuencia en el mundo actual. Estas palabras están muy relacionadas entre sí y, a veces, se utilizan indistintamente.

Así que comparemos cada uno de ellos en detalle:

Inteligencia artificial y minería de datos

La Inteligencia Artificial es el estudio para crear máquinas inteligentes que puedan funcionar como humanos. No depende del aprendizaje ni de la retroalimentación, sino que tiene sistemas de control programados directamente. Los sistemas de IA presentan las soluciones a los problemas por sí mismos mediante cálculos.

Los sistemas de IA utilizan la técnica de minería de datos en datos extraídos para crear soluciones. La minería de datos sirve como base para la inteligencia artificial. La minería de datos es parte de los códigos de programación con información y datos necesarios para los sistemas de IA.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Una gran área de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático. Con esto, queremos decir que la IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para su comportamiento inteligente. Se dice que una computadora aprende de alguna tarea si el error disminuye continuamente y si coincide con el rendimiento deseado.

El aprendizaje automático estudiará algoritmos que realizarán la tarea de extracción de forma automática. El aprendizaje automático proviene de las estadísticas, pero en realidad no lo es. Al igual que la IA, el aprendizaje automático también tiene un alcance muy amplio.

Minería de datos vs aprendizaje automático

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La minería de datos y el aprendizaje automático pertenecen al mismo mundo de la ciencia. Aunque estos términos se confunden entre sí, existen algunas diferencias importantes entre ellos.

#1 Alcance: La minería de datos se utiliza para averiguar cómo se relacionan entre sí los diferentes atributos de un conjunto de datos a través de patrones y técnicas de visualización de datos. El objetivo de la minería de datos es descubrir la relación entre 2 o más atributos de un conjunto de datos y usar esto para predecir los resultados o acciones.

El aprendizaje automático se utiliza para realizar predicciones del resultado, como la estimación del precio o la aproximación de la duración del tiempo. Aprende automáticamente el modelo con experiencia a lo largo del tiempo. Proporciona comentarios en tiempo real.

# 2) Función: La minería de datos es la técnica de profundizar en los datos para extraer información útil. Mientras que el aprendizaje automático es un método para mejorar algoritmos complejos para hacer que las máquinas sean casi perfectas alimentándolas iterativamente con el conjunto de datos entrenado.

# 3) Usos: La minería de datos se usa con más frecuencia en el campo de la investigación, mientras que el aprendizaje automático tiene más usos para hacer recomendaciones de productos, precios, tiempo, etc.

# 4) Concepto: El concepto detrás de la minería de datos es extraer información utilizando técnicas y descubrir las tendencias y patrones.

El aprendizaje automático se basa en el concepto de que las máquinas aprenden de los datos existentes y mejoran por sí mismas. El aprendizaje automático utiliza métodos y algoritmos de minería de datos para construir modelos sobre la lógica detrás de los datos que predicen el resultado futuro. Los algoritmos se basan en matemáticas y lenguajes de programación.

# 5) Método: Machine Learning utiliza la técnica de minería de datos para mejorar sus algoritmos y cambiar su comportamiento para futuras entradas. Por lo tanto, la minería de datos actúa como una fuente de entrada para el aprendizaje automático.

Los algoritmos de aprendizaje automático se ejecutarán continuamente y mejorarán el rendimiento del sistema de forma automática, y también analizarán cuándo puede ocurrir la falla. Cuando haya nuevos datos o cambios en la tendencia, la máquina incorporará los cambios sin necesidad de reprogramarlos ni de interferencias humanas.

La minería de datos realizará análisis en formato Batch en un momento determinado para producir resultados en lugar de de forma continua.

# 6) Naturaleza: El aprendizaje automático es diferente de la minería de datos, ya que el aprendizaje automático aprende automáticamente, mientras que la minería de datos requiere la intervención humana para aplicar técnicas para extraer información.

# 7) Capacidad de aprendizaje: El aprendizaje automático va un paso por delante de la minería de datos, ya que utiliza las mismas técnicas que utiliza la minería de datos para aprender y adaptarse automáticamente a los cambios. Es más preciso que la minería de datos. La minería de datos requiere que el análisis sea iniciado por humanos y, por lo tanto, es una técnica manual.

# 8) Implementación: La minería de datos implica la construcción de modelos en los que se aplican técnicas de minería de datos. Se construyen modelos como el modelo CRISP-DM. El proceso de minería de datos utiliza una base de datos, un motor de minería de datos y una evaluación de patrones para el descubrimiento de conocimientos.

El aprendizaje automático se implementa mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático en inteligencia artificial, redes neuronales, sistemas neuro-difusos y árbol de decisiones, etc. El aprendizaje automático utiliza redes neuronales y algoritmos automatizados para predecir los resultados.

# 9) Precisión: La precisión de la minería de datos depende de cómo se recopilan los datos. La minería de datos produce resultados precisos que son utilizados por el aprendizaje automático y, por lo tanto, hace que el aprendizaje automático produzca mejores resultados.

Como la minería de datos requiere la intervención humana, puede pasar por alto relaciones importantes. Se ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático son más precisos que las técnicas de minería de datos.

# 10) Aplicaciones: El algoritmo de aprendizaje automático necesita que los datos se alimenten en un formato estándar, por lo que los algoritmos disponibles son muy limitados. Para analizar datos mediante el aprendizaje automático, los datos de múltiples fuentes deben moverse del formato nativo al formato estándar para que la máquina los comprenda.

También requiere una gran cantidad de datos para obtener resultados precisos. Esta es una sobrecarga en comparación con la minería de datos.

#11) Ejemplos: La minería de datos se utiliza para identificar patrones o tendencias de ventas, mientras que el aprendizaje automático se utiliza para ejecutar campañas de marketing.

Minería de datos, aprendizaje automático versus aprendizaje profundo

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El aprendizaje automático comprende la capacidad de la máquina para aprender de un conjunto de datos entrenados y predecir el resultado automáticamente. Es un subconjunto de la inteligencia artificial.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Funciona de la misma manera en la máquina, al igual que la forma en que el cerebro humano procesa la información. Como un cerebro puede identificar los patrones comparándolos con patrones previamente memorizados, el aprendizaje profundo también usa este concepto.

El aprendizaje profundo puede encontrar automáticamente los atributos a partir de datos sin procesar, mientras que el aprendizaje automático selecciona estas características manualmente que necesitan procesamiento adicional. También emplea redes neuronales artificiales con muchas capas ocultas, big data y grandes recursos informáticos.

La minería de datos es un proceso de descubrimiento de patrones y reglas ocultos a partir de los datos existentes. Utiliza reglas relativamente simples como asociación, reglas de correlación para el proceso de toma de decisiones, etc. El aprendizaje profundo se utiliza para el procesamiento de problemas complejos como el reconocimiento de voz, etc. Utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas ocultas para el procesamiento.

A veces, la minería de datos también utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para procesar los datos.

Minería de datos, aprendizaje automático versus ciencia de datos

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La ciencia de datos es un área amplia en la que se incluye el aprendizaje automático. Muchas tecnologías como SPARK, HADOOP, etc. también se incluyen en la ciencia de datos. La ciencia de datos es una extensión de las estadísticas que tiene la capacidad de procesar datos masivamente grandes usando tecnologías.

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Se ocupa de la resolución de problemas complejos del mundo real, como el análisis de requisitos, la comprensión, la extracción de datos útiles, etc.

La ciencia de datos se ocupa de datos sin procesar generados por humanos, puede analizar las imágenes y los audios de los datos tal como lo hacen los humanos. La ciencia de datos requiere un gran conjunto de habilidades con experiencia en el dominio, un gran conocimiento de las bases de datos, etc. Exige altos recursos computacionales, alta RAM, etc.

Los modelos de ciencia de datos tienen hitos claramente definidos para lograr en comparación con el aprendizaje automático, que intenta alcanzar el objetivo solo con los datos disponibles.

El modelo de ciencia de datos consta de:

• ETL: extraer datos de carga y transformación.
• Distribución y procesamiento de datos.
• Aplicación de modelos automatizados para resultados.
• Visualización de datos
• Informes con función de corte y dado para una mejor comprensión.
• Copia de seguridad, recuperación y seguridad de datos.
• Migración a producción.
• Ejecución de modelos de negocio con los algoritmos.

Análisis estadístico

Las estadísticas forman la parte principal de los algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. El análisis estadístico utiliza datos numéricos e involucra muchas ecuaciones matemáticas para inferir los resultados.

Proporciona las herramientas y técnicas adecuadas para el análisis de datos de gran volumen. Cubre una amplia área de análisis de datos y cubre todo el ciclo de vida de los datos desde la planificación hasta el análisis, la presentación y la creación de informes.

Hay dos tipos de análisis estadístico que se mencionan a continuación:

• Descriptivo
• Inferencial

El análisis descriptivo resume los datos y el análisis inferencial utiliza los datos resumidos para extraer resultados.

La estadística se aplica en varios campos, es decir, en geografía para determinar la población per cápita, en economía para estudiar la oferta y la demanda, en banca para estimar los depósitos para un día, etc.

Algunos ejemplos de aprendizaje automático

A continuación se enumeran algunos ejemplos de aprendizaje automático.

# 1) Soporte de chat en línea por sitios web: Los Bots utilizados por varios sitios web para proporcionar un servicio al cliente instantáneo funcionan con inteligencia artificial.

# 2) Mensajes de correo electrónico: los servicios de correo electrónico detecta automáticamente si el contenido es spam o no. Esta técnica también está impulsada por IA que analiza los archivos adjuntos y el contenido para determinar si es sospechoso o dañino para el usuario de la computadora.

# 3) Campañas de marketing: El aprendizaje automático proporciona sugerencias sobre un producto nuevo o productos similares a sus clientes. En función de las elecciones del cliente, enmarcará automáticamente las ofertas al instante cuando el cliente esté activo para atraerlo a comprar. Por ejemplo , ofertas relámpago de Amazon.

Conclusión

Los datos se convierten en el factor más importante detrás del aprendizaje automático, la minería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje profundo. El análisis de datos y la información son fundamentales en el mundo actual. Por lo tanto, invertir tiempo, esfuerzo y costos en estas técnicas de análisis constituye una decisión crítica para las empresas.

Dado que los datos están creciendo a un ritmo muy rápido, estos métodos deberían ser lo suficientemente rápidos para incorporar los nuevos conjuntos de datos y predecir análisis útiles. El aprendizaje automático puede ayudarnos a procesar rápidamente los datos y ofrecer resultados más rápidos en forma de modelos de forma automática.

Las técnicas de minería de datos producen patrones y tendencias a partir de datos históricos para predecir resultados futuros. Estos resultados se presentan en forma de gráficos, cuadros, etc. El análisis estadístico forma parte integral de análisis de los datos y crecerá más en el futuro cercano.

Estas tecnologías crecerán enormemente en el futuro a medida que mejoren los procesos comerciales. Estos, a su vez, también ayudarán a las empresas a automatizar el proceso manual, aumentar las ventas y las ganancias y, por lo tanto, ayudar a la retención de clientes.

¡Espero que haya obtenido un inmenso conocimiento sobre la minería de datos frente al aprendizaje automático!

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