Minería de datos vs aprendizaje automático: 10 mejores cosas que debe saber

Diferencia entre minería de datos y aprendizaje automático

La minería de datos se refiere a extraer conocimiento de una gran cantidad de datos. La minería de datos es el proceso para descubrir varios tipos de patrones que se heredan en los datos y que son precisos, nuevos y útiles. La minería de datos es el subconjunto de la analítica empresarial, es similar a la investigación experimental. Los orígenes de la minería de datos son bases de datos, estadísticas. El aprendizaje automático implica un algoritmo que mejora automáticamente a través de la experiencia basada en datos. El aprendizaje automático es una forma de descubrir un nuevo algoritmo a partir de la experiencia. El aprendizaje automático implica el estudio de algoritmos que pueden extraer información automáticamente. El aprendizaje automático utiliza técnicas de minería de datos y otro algoritmo de aprendizaje para construir modelos de lo que está sucediendo detrás de algunos datos para que pueda predecir resultados futuros.

Comprendamos la minería de datos y el aprendizaje automático en detalle en esta publicación.

Comparación cabeza a cabeza entre minería de datos y aprendizaje automático (infografía)

A continuación se muestra la comparación de los 10 principales entre minería de datos y aprendizaje automático

Diferencia clave entre minería de datos vs aprendizaje automático

Para implementar técnicas de minería de datos, utilizó dos componentes, el primero es la base de datos y el segundo es el aprendizaje automático. La base de datos ofrece técnicas de gestión de datos, mientras que el aprendizaje automático ofrece técnicas de análisis de datos. Pero para implementar técnicas de aprendizaje automático utilizó algoritmos.
La minería de datos usa más datos para extraer información útil y esos datos particulares ayudarán a predecir algunos resultados futuros, por ejemplo, en una compañía de ventas que usa datos del año pasado para predecir esta venta, pero el aprendizaje automático no dependerá mucho de los datos que usa algoritmos, por ejemplo, OLA, UBER técnicas de aprendizaje automático para calcular la ETA para los paseos.
La capacidad de autoaprendizaje no está presente en la minería de datos, sigue las reglas y está predefinida. Proporcionará la solución para un problema en particular, pero los algoritmos de aprendizaje automático se autodefinen y pueden cambiar sus reglas según el escenario, descubrirá la solución para un problema en particular y lo resolverá a su manera.
La diferencia principal y principal entre la minería de datos y el aprendizaje automático es que, sin la participación de la minería de datos humana, no puede funcionar, pero en el aprendizaje automático, el esfuerzo humano se involucra solo en el momento en que se define el algoritmo, después de eso concluirá todo por sus propios medios una vez implementado siempre para usar, pero este no es el caso con la minería de datos.
El resultado producido por el aprendizaje automático será más preciso en comparación con la minería de datos, ya que el aprendizaje automático es un proceso automatizado.
La minería de datos utiliza la base de datos o el servidor de depósito de datos, el motor de minería de datos y las técnicas de evaluación de patrones para extraer la información útil, mientras que el aprendizaje automático utiliza redes neuronales, modelos predictivos y algoritmos automatizados para tomar las decisiones.

Tabla de comparación de minería de datos vs aprendizaje automático

básico para la comparación	Procesamiento de datos	Aprendizaje automático
Sentido	Extraer conocimiento de una gran cantidad de datos	Introducir un nuevo algoritmo a partir de los datos, así como la experiencia pasada.
Historia	Introducir en 1930, inicialmente referido como descubrimiento de conocimiento en bases de datos.	introducido cerca de 1950, el primer programa fue el programa de juego de damas de Samuel
Responsabilidad	La minería de datos se utiliza para obtener las reglas de los datos existentes.	El aprendizaje automático le enseña a la computadora a aprender y comprender las reglas dadas.
Origen	Bases de datos tradicionales con datos no estructurados.	Datos existentes, así como algoritmos.
Implementación	Podemos desarrollar nuestros propios modelos donde podemos usar técnicas de minería de datos para	Podemos utilizar el algoritmo de aprendizaje automático en el árbol de decisión, las redes neuronales y alguna otra área de inteligencia artificial.
Naturaleza	Implica interferencia humana más hacia manual.	Automatizado, una vez que el diseño se implementa por sí mismo, sin esfuerzo humano
Solicitud	utilizado en el análisis de conglomerados	utilizado en búsqueda web, filtro de spam, calificación crediticia, detección de fraude, diseño de computadora
Abstracción	Resumen de minería de datos del almacén de datos	Aprendizaje automático lee máquina
Las técnicas implican	La minería de datos es más una investigación que utiliza métodos como el aprendizaje automático	Sistema de autoaprendizaje y entrenamiento para hacer la tarea inteligente.
Alcance	Aplicado en el área limitada	Se puede usar en un área extensa.

Conclusión: minería de datos vs aprendizaje automático

En la mayoría de los casos, ahora la minería de datos se usa para predecir el resultado de datos históricos o para encontrar una nueva solución a partir de los datos existentes. La mayor parte de la organización utiliza esta técnica para impulsar los resultados comerciales. Donde las técnicas de aprendizaje automático están creciendo de una manera mucho más rápida, ya que supera los problemas que tienen las técnicas de minería de datos. Dado que el proceso de aprendizaje automático es más preciso y menos propenso a errores en comparación con la minería de datos, es mucho más capaz de tomar su propia decisión y resolver el problema. Pero para impulsar el negocio aún, necesitamos tener un proceso de minería de datos porque definirá el problema de un negocio en particular y para resolver dicho problema podemos usar técnicas de aprendizaje automático. En una palabra, podemos decir que para impulsar un negocio, tanto las técnicas de minería de datos como las de aprendizaje automático tienen que trabajar mano a mano, una técnica definirá el problema y otra le dará la solución de manera muy precisa.

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