Diferencias entre el aprendizaje automático y las estadísticas
El aprendizaje automático es un subconjunto de sectores de inteligencia artificial donde permite que la máquina se entrene sobre sí misma y obtenga los resultados de la predicción. El aprendizaje automático consiste simplemente en entrenar datos utilizando algoritmos. A veces también es un cuadro negro para la mayoría de los analistas de datos. Está entrenando la máquina (computadora o modelo) con el conjunto de reglas que tiene (puntos de datos). La estadística es una rama de las matemáticas donde deriva patrones en los datos utilizando soluciones matemáticas. La estadística es pura matemática. Para derivar ideas o correlaciones entre los datos, hay algunos patrones geométricos que podrían identificarse y se derivan mediante prácticas matemáticas (estadísticas). Para identificar el patrón, las estadísticas entran en escena.
Estudiemos mucho más sobre el aprendizaje automático y las estadísticas en detalle:
En palabras simples o notaciones, le da a la máquina algunos condicionales basados en If X1 = y X2 = entonces Y = estimador. Del mismo modo, se combinan muchos puntos de datos para obtener el estimador o el predictor. Esto es lo que hace la máquina por sí misma. Se entrena con todos los datos alimentados y cuando se dan nuevos valores, automáticamente proporciona el estimador.
Antes de alimentar los datos a la máquina, es muy importante comprender los datos e identificar cualquier correlación y patrón. Si hay una correlación entre dos puntos de datos o más, entonces es de alta relevancia para dar la predicción correcta.
En el mundo de la inteligencia artificial ahora, la mayoría de las empresas se dirigen hacia la automatización, la robótica. La base o los fundamentos para liderar tales dominios son estadísticas, álgebra lineal, probabilidad y geometría. Esto se debe a que el conocimiento de los datos o cualquier problema relacionado con los datos podría resolverse usando las matemáticas.
El estadístico desarrolla las habilidades del aprendizaje automático y las estadísticas, y las estadísticas descriptivas o el modelado estadístico. Mientras que el aprendizaje automático trata sobre la hipótesis, una clasificación que requiere conocimiento de programación básica y estructuras de datos y algoritmos.
Comparación directa entre el aprendizaje automático y las estadísticas
A continuación se muestra la comparación de los 10 principales entre el aprendizaje automático y las estadísticas 
Diferencias clave entre el aprendizaje automático y las estadísticas
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre el aprendizaje automático y las estadísticas
1. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa del poder no humano para lograr los resultados. La estadística es un subcampo de las matemáticas donde se trata de derivadas y probabilidades inferidas de los datos.
2. El aprendizaje automático es uno de los campos de la ciencia de datos y la estadística es la base de cualquier modelo de aprendizaje automático. Para construir el modelo, uno tiene que hacer el EDA (análisis exploratorio de datos) donde las estadísticas juegan un papel importante.
3. Para construir un modelo, la etapa inicial es hacer ingeniería de características que implique qué atributos se utilizarán y qué atributos dan resultados al proporcionar la máxima probabilidad. Para derivar las características correctas, es importante identificar una correlación entre las variables independientes o los puntos de datos.
4. El aprendizaje automático versus las estadísticas no son dos conceptos amplios diferentes. Tanto el aprendizaje automático como las estadísticas están asociados entre sí. Sin estadísticas, uno no puede construir un modelo y no hay razón para hacer un análisis estadístico de los datos. Conduce a la construcción del modelo.
5. Incluso después de construir el modelo, para medir el desempeño y evaluar los resultados, las estadísticas entran y juegan un papel vital. Para medir el rendimiento, se están construyendo muchas métricas de evaluación en la ciencia de datos. Uno de ellos es la construcción de álgebra de matriz de confusión donde se obtienen verdaderos positivos, falsos negativos, verdaderos negativos y falsos positivos.
6. En términos de las aplicaciones, el aprendizaje automático y las estadísticas se combinan de una manera que una lleva a la otra.
7. El análisis estadístico y el aprendizaje automático han colaborado para aplicar la ciencia de los datos al problema de los datos o para obtener los conocimientos de los datos que conducen a un mayor impacto en las ventas o el negocio y el marketing.
8. El aprendizaje automático es una rama de la ciencia de datos o análisis que conduce a la automatización y la inteligencia artificial. La estadística es una rama de las matemáticas en la que aplica estas soluciones a los datos que conducen al modelado predictivo, etc.
Tabla de comparación entre el aprendizaje automático y las estadísticas
Las siguientes son las listas de puntos que muestran las comparaciones entre el aprendizaje automático y las estadísticas
| BASE PARA
COMPARACIÓN | Aprendizaje automático | Estadísticas |
| Definición | El aprendizaje automático es un conjunto de pasos o reglas alimentados por el usuario donde la máquina entiende y se entrena por sí mismo | La estadística es un concepto matemático para encontrar los patrones de los datos. |
| Uso | Para predecir los eventos futuros o clasificar un material existente | La relación entre los puntos de datos. |
| Tipos | Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado | Predicción de variables continuas, regresión, clasificación |
| De entrada y salida | Características y etiquetas | Puntos de datos |
| Casos de uso | Por hipótesis | Correlación entre los puntos de datos, univariante, multivariable |
| Facilidad de uso | Matemáticas y Algoritmos | Conocimiento de las matemáticas |
| Aplicaciones | Pronóstico del tiempo, modelado de temas,
Modelado predictivo | Estadística descriptiva, patrones de búsqueda, valores atípicos en los datos. |
| Campo | Analítica de datos, inteligencia artificial | Inteligencia artificial, laboratorios de investigación de ciencia de datos. |
| Destaca | Algoritmos y conceptos predominantes como redes neuronales | Derivados, probabilidades |
| Palabras clave | Regresión lineal, bosque aleatorio, máquina de vectores de soporte, redes neuronales | Covarianza, univariante, multivariante, estimadores, valores p, rmse |
Conclusión: aprendizaje automático versus estadísticas
En este mundo de tecnología moderna, la inteligencia artificial se trata en el mercado en estos días. A medida que la tecnología se amplía y las innovaciones e ideas fluyen, se genera un volumen enorme de datos. Cuando hay datos, se necesitan análisis. El análisis se basa principalmente en la cantidad de información que se puede derivar de los datos. Al igual que en el análisis de datos estructurados RDBMS tradicional y las estadísticas descriptivas, se pierden u ocultan muchas ideas y valores atípicos que pueden ser útiles para mejorar el negocio. Esos valores atípicos tienen mucha importancia en la toma de decisiones o en la mejora de las ventas de los productos.
La ciencia de datos se aplica al volumen de datos que se generan en estos años o incluso en los datos históricos. Los valores atípicos se utilizan bien y no se ignoran cuando se recopila información más útil para obtener resultados positivos que afecten el marketing o la mejora en el negocio. Para lograr cualquier modelo de aprendizaje automático o análisis estadístico, definitivamente es necesario conocer estadísticas, algoritmos y fundamentos de conceptos matemáticos. A medida que avanzamos hacia una tecnología de ritmo rápido, la inteligencia artificial es el presente y el futuro.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía de las diferencias entre el aprendizaje automático y las estadísticas, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Minería de datos vs aprendizaje automático: 10 mejores cosas que debe saber
- Business Intelligence vs Machine Learning: cuál es mejor
- Análisis predictivo versus estadísticas
- Aprenda 5 comparaciones útiles entre la ciencia de datos y las estadísticas