Diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático

Diferencia clave - Minería de datos vs Aprendizaje automático
 

La minería de datos y el aprendizaje automático son dos áreas que van de la mano. Como son relaciones, son similares, pero tienen padres diferentes. Pero en la actualidad, ambas crecen cada vez más como una otra; casi similar a los gemelos. Por lo tanto, algunas personas utilizan el aprendizaje automático de palabras para la minería de datos. Sin embargo, al leer este artículo, comprenderá que el lenguaje de máquina es diferente al de la minería de datos. UNA La diferencia clave es que la minería de datos se usa para obtener reglas de los datos disponibles, mientras que el aprendizaje automático enseña a la computadora a aprender y entender las reglas dadas..

¿Qué es la minería de datos??

La minería de datos es El proceso de extracción de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil de los datos.. Aunque la minería de datos suena nueva, la tecnología no lo es. La minería de datos es el método principal de divulgación computacional de patrones en grandes conjuntos de datos. También involucra métodos en la intersección de aprendizaje automático, inteligencia artificial, estadística y sistemas de bases de datos. El campo de minería de datos incluye la base de datos y la gestión de datos, el preprocesamiento de datos, las consideraciones de inferencia, las consideraciones de complejidad, el posprocesamiento de estructuras descubiertas y la actualización en línea. Dragado de datos, pesca de datos y espionaje de datos son los términos más comúnmente referidos en la minería de datos.

Hoy en día, las compañías utilizan computadoras potentes para examinar grandes volúmenes de datos y analizar informes de investigación de mercado durante años. La minería de datos ayuda a estas compañías a identificar la relación entre factores internos como el precio, las habilidades del personal y factores externos como la competencia, la condición económica y la demografía del cliente..

Diagrama del proceso de minería de datos CRISP

¿Qué es el aprendizaje automático??

El aprendizaje automático es parte de la informática y es muy similar a la minería de datos. El aprendizaje automático también se utiliza para busque en los sistemas para buscar patrones y explore la construcción y el estudio de algoritmos. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático se enfoca principalmente en el desarrollo de programas de computadora que pueden enseñarse a crecer y cambiar de acuerdo con las nuevas situaciones, y se acerca mucho a las estadísticas computacionales. También tiene fuertes vínculos con la optimización matemática. Algunas de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático son el filtrado de spam, el reconocimiento óptico de caracteres y los motores de búsqueda..

Asistente automatizado en línea es una aplicación de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático a veces entra en conflicto con la minería de datos, ya que ambos son como dos caras en un dado. Las tareas de aprendizaje automático se clasifican típicamente en tres categorías amplias, tales como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático?

Cómo trabajan ellos

Minería de datos: La minería de datos es un proceso que comienza a partir de datos aparentemente no estructurados para encontrar patrones interesantes..

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático utiliza muchos algoritmos..

Datos

Minería de datos: La minería de datos se utiliza para extraer datos de cualquier almacén de datos..

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático consiste en leer la máquina relacionada con el software del sistema..

Solicitud

Minería de datos: La minería de datos utiliza principalmente datos de un dominio particular.

Aprendizaje automático: Las técnicas de aprendizaje automático son bastante genéricas y se pueden aplicar a diversos entornos..

Atención

Minería de datos: La comunidad de minería de datos se enfoca principalmente en algoritmos y aplicaciones..

Aprendizaje automático: Las comunidades de aprendizaje automático pagan más en teorías.

Metodología

Minería de datos: La minería de datos se utiliza para obtener reglas de datos.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático enseña a la computadora a aprender y entender reglas dadas.

Investigación

Minería de datos: La minería de datos es un área de investigación que utiliza métodos como el aprendizaje automático..

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es una metodología que se utiliza para permitir que las computadoras realicen tareas inteligentes.

Resumen:

Minería de Datos vs. Aprendizaje Automático

Aunque el aprendizaje automático es completamente diferente con la minería de datos, por lo general son similares entre sí. La minería de datos es el proceso de extracción de patrones ocultos de datos grandes, y el aprendizaje automático es una herramienta que también se puede usar para eso. El campo del aprendizaje automático creció aún más como resultado de la construcción de la IA. Los mineros de datos suelen tener un gran interés en el aprendizaje automático. Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático, colaboran por igual en el desarrollo de la inteligencia artificial y en las áreas de investigación..

Imagen de cortesía:

1. "Diagrama de proceso CRISP-DM" por Kenneth Jensen - Trabajo propio. ElCC BY-SA 3.0] Via Wikimedia Commons

2. "Asistente en línea automatizado" por Bemidji State University [Dominio público] a través de Wikimedia Commons