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La diferencia entre minería y aprendizaje automático

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La minería de datos existe desde hace años, pero se hace pública en la década de 1930. La técnica de extracción de datos existe desde hace más de un siglo. Según Hacker Bits, una de las primeras ocasiones de minería de datos ocurrió en 1936 cuando Alan Turing inventó la máquina universal que podría realizar tareas similares a las de las computadoras en la actualidad.

Forbes también informó que el desarrollo de Turing, conocido como la 'prueba de Turing' en 1950, fue para determinar si las computadoras tenían algo de inteligencia. En la prueba, una computadora tuvo que engañar a los humanos para que pudieran concluir que efectivamente tenía algo de inteligencia.

Sin duda, la minería de datos y el aprendizaje automático provienen de un largo camino. Hoy en día, las empresas han adoptado el uso de la minería de datos y el aprendizaje automático en actividades como la expansión de los mercados y la obtención de beneficios. La minería de datos y el aprendizaje automático dependen en gran medida de los datos. Generalmente, se confunden con lo mismo. Veamos algunas de sus diferencias y la forma de usarlos.

El uso de datos

La principal diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático es cómo se usan y aplican. El aprendizaje automático utiliza regularmente la minería de datos para conectar diferentes relaciones. Por ejemplo, Uber usa el aprendizaje automático para medir los ETA para calcular el costo de los viajes o los tiempos de entrega de alimentos.

La minería de datos se utiliza en muchas actividades, como la investigación financiera, donde los inversores pueden utilizarla para determinar las mejores instituciones para proporcionar financiación. Una empresa puede utilizar la minería de datos para recopilar datos sobre las tendencias del mercado que se pueden utilizar para obtener nuevos clientes potenciales. Asimismo, la minería de datos también se puede utilizar para buscar detenidamente a través de las redes sociales para recopilar información que se utilizará en la campaña de promoción.

Sin embargo, el aprendizaje automático incorpora minería de datos pero también puede hacer relaciones involuntarias y aprender a usar nuevos algoritmos. Esta es la misma tecnología que utilizan los automóviles automáticos que se ajustan a las nuevas condiciones. El aprendizaje automático también es la razón detrás de las recomendaciones instantáneas en Amazon.

El aprendizaje automático también es la tecnología utilizada en los bancos para detectar dinero falso. Esto ha ayudado mucho a controlar el dinero falso y los fraudes en los bancos hoy en día.

fundamento del aprendizaje

La minería de datos y el aprendizaje automático comparten los mismos antecedentes, pero su enfoque es diferente. La minería de datos se involucra en los datos existentes para ayudar en la toma de decisiones, por ejemplo, una gente libre de la línea de ropa utiliza la minería de datos para encontrar la última moda.

Por el contrario, el aprendizaje automático puede obtener ideas de los datos existentes y luego usarlos para enseñarse a sí mismo. Zebra Medica vision avanzó un algoritmo de aprendizaje automático para prever condiciones cardiovasculares que causan la muerte de más de 500,000 personas en Estados Unidos anualmente.

El aprendizaje automático también puede analizar eventos y aprender la adaptación del comportamiento para el futuro, mientras que la minería de datos se utiliza esencialmente como fuente de datos para el aprendizaje automático. La minería de datos requiere sinergia humana para aprender y utilizar el conocimiento. La minería de datos se puede configurar automáticamente para buscar datos, pero no puede aplicar la información sin ayuda humana. Tampoco puede obtener la conexión entre los datos existentes, mientras que el aprendizaje automático sí.

Reconocimiento de formas

El análisis e interpretación de datos requiere el software y las herramientas adecuadas para obtener los patrones correctos. De lo contrario, la gente perderá el tiempo tratando de buscar estos complicados patrones. Las empresas pueden utilizar esta información en la proyección de ventas, por ejemplo, Wal-Mart recopila datos de sus puntos de venta. Luego usan la información para determinar patrones de compra y dirigir sus predicciones prospectivas.

A través del análisis y la agrupación, la minería de datos puede identificar algunos patrones. No obstante, el aprendizaje automático utiliza la misma información para aprender y adaptarse a la información recopilada.

Dado que el malware se ha convertido en una amenaza, el aprendizaje automático puede ayudar a identificar el software malicioso al acceder al sistema.

Precisión mejorada

La minería de datos y el aprendizaje automático ayudan a mejorar la precisión de los datos. Sin embargo, la minería de datos implica recopilar y organizar información. La minería de datos se puede utilizar para obtener información precisa, y esto aclara el aprendizaje automático para obtener buenos resultados. Un ser humano puede no darse cuenta de las correlaciones de datos, pero el aprendizaje automático conectará esto para obtener mejores resultados y mejorar las normas de la máquina.

El aprendizaje automático se puede utilizar en marketing para ayudar a los vendedores a comprender a sus clientes. Los sistemas de CRM, junto con el aprendizaje automático, pueden examinar los eventos pasados ​​que conducen a comentarios sobre la satisfacción del cliente. Además, se puede utilizar para representar qué productos y servicios se venden mejor y ofrecer comentarios de marketing a los clientes.

El futuro de la minería de datos y el aprendizaje automático

Forbes informó que para 2020, los datos globales aumentarían de 4.4 a 44 zettabytes, y se crearán 1.7 megabytes de datos cada vez por cada ser humano en la tierra.

A medida que recopila información, habrá una gran demanda de técnicas mejoradas de extracción de datos y aprendizaje automático para ayudar a mantenerse al día con la demanda y la confiabilidad. Con el tiempo, la minería de datos y el aprendizaje automático se cruzarán para mejorar la recolección de grandes cantidades de datos.

Según BIO-IT World, el futuro de la minería de datos dará como resultado un análisis predictivo y también un análisis avanzado en diferentes industrias. Por ejemplo, en la industria médica, los científicos podrán utilizar el análisis predictivo para examinar los factores asociados con una enfermedad y el tratamiento que funcionará mejor.

Además, según Geekwire, se conectarán miles y miles de máquinas, y esto se puede mejorar mediante el uso de la tecnología IoT.

Algunos profesionales argumentan de manera diferente sobre la minería de datos y el aprendizaje automático. Argumentan que no es necesario observar las diferencias entre la minería de datos y el aprendizaje automático, sino comprender cómo podemos aprender de los datos. Lo importante es 'recopilar datos y cómo beneficiarse de ellos'.