Aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos: diferencias

Autor: | Última modificación: 20 de octubre de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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¿Sabes cuáles son las diferencias entre aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos?

El Big Data tiene muchísimas disciplinas que le complementan, entre ellas está la minería de datos, la cual, a su vez, posee diversas especialidades que deben estudiarse para poder análisis de datos óptimos.

En este artículo, te mostraremos algunas diferencias entre estas diversas disciplinas que son necesarias para complementar tu formación en Big Data: aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos.

¿Cuáles son las diferencias entre aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos?

Estadística

La primera disciplina que estudiaremos, entre aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos, es la estadística.

En estadística es necesario aprender cómo realizar un análisis exploratorio de datos. Esto es útil para aprender a descubrir patrones con base en la cantidad de datos que se nos presenten. Los análisis exploratorios de datos hacen el reconocimiento de patrones entre grandes cantidades de datos para poder generar modelos estadísticos, que, a su vez, permitirá ejecutar análisis y modelado predictivo de manera posterior.

Algunas de las herramientas que debemos saber usar en estadística son:

  • Histogramas/curvas de probabilidad/Kernel density estimation: los histogramas son una representación gráfica de datos que están organizados en rangos específicos. Su fácil visualización permite generar unas interpretaciones simples de los datos propuestos.
  • Diagramas de cajas (boxplot).
  • Comparar poblaciones: tests estadísticos.
  • Entender cómo afectan una o varias variables a nuestros datos: test estadísticos y regresiones.
Aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos: 1

Minería de datos

Esta es la segunda de las disciplinas entre aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos que estudiaremos.

La minería de datos se utiliza para extraer información y conocimiento útiles de los datos en bruto.

Es un proceso que se ejecuta mediante el uso de diferentes herramientas y softwares informático especializados en buscar patrones en grandes lotes de datos, lo cual hace que las empresas tengan más conocimiento acerca de sus clientes y público objetivo, con la finalidad de tomar decisiones encaminadas a crear estrategias de negocio y marketing enfocadas en la satisfacción completa del cliente. Estas estrategias permitirán aumentar ventas y reducir costes.

La minería de datos, en ocasiones, se llama KDD, que quiere decir Knowledge Discovery in Databases (descubrimiento de conocimiento en bases de datos).

Aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos: 2

Aprendizaje máquina

El aprendizaje de máquina está en el tercer lugar entre las disciplinas aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos que debemos estudiar.

El machine learning, como usualmente se conoce, es una rama de la inteligencia artificial (IA) que centra su atención en el uso de datos y algoritmos para intentar imitar los comportamientos y la forma de aprendizaje de los seres humanos, mejorando de forma gradual la precisión con la que se toman todos los datos.

En el aprendizaje máquina tenemos algoritmos que, dados unos datos de entrada, son capaces de aprender cómo se comportan esos datos en función de los parámetros de entrada.

El objetivo no es entender como afecta una variable o varias variables a nuestros datos, sino generalizar el problema. Cuando llegue una variable con un valor que no ha visto nunca antes, es capaz de hacer una estimación lo suficientemente correcta.

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¿Cómo aprende una máquina?

La Universidad de California, Berkeley, propone tres pasos principales por los que pasa el machine learning, que son:

  1. Un proceso de decisión, es decir, con base en algunos datos de entrada que se brinden al algoritmo, este decidirá si se genera o no una estimación sobre un patrón en los datos.
  2. Una función de error que evalúa la predicción que se hace del modelo.
  3. Un proceso de optimización que verifica si el modelo es ajustable a los datos ya existentes. Con esta verificación se reducen las diferencias entre el ejemplo conocido y la estimación del modelo.

¿Qué sigue?

Ahora que entiendes la diferencia entre aprendizaje máquina vs. estadística vs. minería de datos, ¿qué te parece si seguimos aprendiendo sobre este interesante mundillo?

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