Aprendizaje automático versus modelado predictivo: 8 diferencias increíbles

• Diferencias entre aprendizaje automático y modelado predictivo

Diferencias entre aprendizaje automático y modelado predictivo

El aprendizaje automático es un área de la informática que utiliza métodos de aprendizaje cognitivo para programar sus sistemas sin la necesidad de ser programado explícitamente. En otras palabras, se sabe que esas máquinas crecen mejor con la experiencia.
El aprendizaje automático está relacionado con otras técnicas matemáticas y también con la minería de datos que abarca términos como el aprendizaje supervisado y no supervisado.
El modelado predictivo, por otro lado, es una técnica matemática que utiliza estadísticas para la predicción. Su objetivo es trabajar sobre la información proporcionada para llegar a una conclusión final después de que se haya desencadenado un evento.

En pocas palabras, cuando se trata de análisis de datos, el aprendizaje automático es una metodología que se utiliza para diseñar y generar algoritmos y modelos complejos que se prestan a una predicción. Esto se conoce popularmente como análisis predictivo en uso comercial que utilizan investigadores, ingenieros, científicos de datos y otros analistas para tomar decisiones y proporcionar resultados y descubrir las ideas ocultas mediante el uso del aprendizaje histórico.
En esta publicación, vamos a estudiar en detalle sobre las diferencias.

Comparación directa entre el aprendizaje automático y el modelado predictivo (infografía)

A continuación se muestra la comparación de los 8 principales entre el aprendizaje automático y el modelado predictivo

Diferencias clave entre el aprendizaje automático y el modelado predictivo

1. El aprendizaje automático es una técnica de IA donde los algoritmos reciben datos y se les pide que procesen sin un conjunto predeterminado de reglas y regulaciones, mientras que el análisis predictivo es el análisis de datos históricos, así como datos externos existentes para encontrar patrones y comportamientos.
2. Los algoritmos de aprendizaje automático están entrenados para aprender de sus errores pasados ​​para mejorar el rendimiento futuro, mientras que la predicción hace predicciones informadas basadas en datos históricos sobre eventos futuros solamente
3. El aprendizaje automático es una tecnología de nueva generación que funciona con mejores algoritmos y cantidades masivas de datos, mientras que el análisis predictivo es el estudio y no una tecnología particular que existía mucho antes de que el aprendizaje automático existiera. Alan Turing ya había utilizado esta técnica para decodificar los mensajes durante la Segunda Guerra Mundial.
4. Las prácticas relacionadas y las técnicas de aprendizaje para el aprendizaje automático incluyen el aprendizaje supervisado y no supervisado, mientras que para el análisis predictivo es el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo, el análisis prescriptivo, etc.
5. Una vez que nuestro modelo de aprendizaje automático está entrenado y probado para un conjunto de datos relativamente más pequeño, entonces se puede aplicar el mismo método a los datos ocultos. No es necesario que los datos estén sesgados, ya que darían lugar a una mala toma de decisiones. En el caso del análisis predictivo, los datos son útiles cuando son completos, precisos y sustanciales. La calidad de los datos debe tenerse en cuenta cuando los datos se ingieren inicialmente. Las organizaciones usan esto para predecir pronósticos, comportamientos del consumidor y tomar decisiones racionales basadas en sus hallazgos. Un caso de éxito seguramente dará como resultado un aumento de los ingresos del negocio y de la empresa.

Tabla comparativa de aprendizaje automático versus modelado predictivo

Bases para la comparación	Aprendizaje automático	Modelado predictivo
Definición	Método utilizado para diseñar algoritmos y modelos complejos que se prestan a la predicción. Este es el principio central detrás del modelado predictivo.	Una forma avanzada de análisis descriptivo básico que utiliza el conjunto de datos actual e histórico para proporcionar un resultado. Se puede decir que es el subconjunto y una aplicación de aprendizaje automático.
Modus operandi	Técnica adaptativa donde los sistemas son lo suficientemente inteligentes como para adaptarse y aprender a medida que se agrega un nuevo conjunto de datos, sin la necesidad de ser directamente programado. Los cálculos anteriores se utilizarán para proporcionar resultados efectivos.	Se sabe que los modelos utilizan clasificadores y teoría de detección para adivinar la probabilidad de un resultado dado un conjunto de datos de entrada
Enfoques y modelos	Árbol de decisión de aprendizaje Aprendizaje de reglas asociadas Redes neuronales artificiales Aprendizaje profundo Programación lógica inductiva Soporte de máquinas vectoriales Agrupamiento Redes bayesianas Aprendizaje reforzado Aprendizaje de la representación Similitud y aprendizaje métrico Escaso aprendizaje del diccionario Algoritmos genéticos Aprendizaje automático basado en reglas Sistemas clasificadores de aprendizaje	Método grupal de manejo de datos Naïve Bayes K-algoritmo vecino más cercano Clasificador mayoritario Soporte de máquinas vectoriales Árboles impulsados Bosques al azar CARRITO (Árboles de clasificación y regresión) MARTE Redes neuronales ACE y AVAS Mínimos cuadrados ordinarios Modelos lineales generalizados (GLM) Regresión logística Modelos aditivos generalizados Regresión robusta Regresión semiparamétrica
Aplicaciones	Bioinformática Interfaces cerebro-máquina Clasificación de secuencias de ADN Anatomía computacional Visión por computador Reconocimiento de objetos Detectar fraudes con tarjetas de crédito Detección de fraude en internet Lingüística Márketing Percepción de la máquina Diagnostico medico Ciencias económicas Seguro PNL Optimización y metaheurística Publicidad online Recomendaciones y buscadores Robot locomotoras Minería de secuencia Análisis de los sentimientos Reconocimiento de voz y escritura Análisis de mercado financiero Predicción de series de tiempo	Modelado de elevación Arqueología Gestión de la relación con el cliente Seguro de auto Cuidado de la salud Trading algorítmico Características notables del modelado predictivo Limitaciones en el ajuste de datos Optimización de campañas de marketing. Detección de fraude La reducción de riesgos Operaciones mejoradas y optimizadas Retención de clientes Perspectivas del embudo de ventas Gestión de crisis Mitigación de riesgos y medidas correctivas. Gestión de desastres Segmentación de clientes Prevención de abandono Modelamiento financiero Tendencia y análisis del mercado. Puntuacion de credito
Manejo de actualizaciones	El modelo estadístico se actualiza automáticamente.	Los científicos de datos necesitan ejecutar el modelo manualmente varias veces
Aclaración de requerimiento	Se debe proporcionar un conjunto adecuado de requisitos y justificaciones comerciales	Es necesario aclarar el conjunto adecuado de justificaciones y requisitos comerciales.
Tecnología de conducción	El aprendizaje automático se basa en datos	El modelado predictivo está basado en casos de uso.
Inconvenientes	Trabaje con funciones de pérdida discontinua que son difíciles de diferenciar, optimizar e incorporar en algoritmos de aprendizaje automático. El problema debe ser muy descriptivo para encontrar el algoritmo correcto para aplicar una solución ML Deben crearse grandes requisitos de datos y datos de capacitación, como los datos de aprendizaje profundo, antes de que ese algoritmo se use de manera real	Necesidad de una gran cantidad de datos, ya que más datos históricos, el resultado es exacto Necesita todas las tendencias y patrones pasados El fallo de predicción de sondeo tiene en cuenta un conjunto específico de parámetros que no son en tiempo real y, por lo tanto, los escenarios actuales pueden influir en el sondeo El análisis de recursos humanos se ve obstaculizado por la falta de comprensión del comportamiento humano

Conclusión: aprendizaje automático versus modelado predictivo

Ambas tecnologías están proporcionando soluciones a organizaciones de todo el mundo en sus propios ámbitos. Las principales organizaciones como Google, Amazon, IBM, etc. están invirtiendo fuertemente en estos algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para abordar problemas del mundo real de una manera mejor y eficiente. Depende de usted decidir qué tipo de método necesita su empresa. Adelante, escríbanos en la sección de comentarios a continuación qué tecnología lo benefició de qué manera.
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5. ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?