El aprendizaje automático y la ciencia de datos son las palabras de moda del siglo XXI.
Estos dos términos se usan indistintamente, pero no deben confundirse como sinónimos.
Como ambos tienen muchas características en común, no pueden ser reemplazados entre sí. Ambos son diferentes herramientas para operar.
Puntos clave
- El aprendizaje automático se centra en la creación de algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones sobre los datos. Por el contrario, la ciencia de datos es un campo más amplio que abarca el análisis de datos, la visualización y varios métodos estadísticos.
- Los científicos de datos utilizan el aprendizaje automático como una de sus herramientas, pero también necesitan conocimientos de dominio, habilidades de programación y la capacidad de comunicar conocimientos de manera efectiva.
- Los ingenieros de aprendizaje automático se especializan en implementar y optimizar modelos de aprendizaje automático, mientras que los científicos de datos necesitan comprender el contexto y obtener información útil a partir de los datos.
Aprendizaje automático frente a ciencia de datos
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas informáticos aprender y hacer predicciones basadas en datos. Data Science es un campo que utiliza métodos científicos para extraer conocimiento de datos estructurados y no estructurados.
El aprendizaje automático es un conjunto de técnicas que utilizan los científicos de datos para permitir que las computadoras recopilen datos significativos y los utilicen.
De esta forma, las computadoras producen buenos resultados de rendimiento sin reglas de programación explícitas. El aprendizaje automático está incluido en la ciencia de datos.
La ciencia de datos es un campo de estudio que utiliza un enfoque científico para fragmentar los datos en significados y obtener información a partir de ellos.
Se puede describir como una combinación de tecnología de la información, modelado y gestión empresarial.
Aunque la ciencia de datos se usa indistintamente con el aprendizaje automático, es un campo enorme.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) | Data science |
|---|---|---|
| Definición | Machine Learning es un grupo de técnicas que permiten a las computadoras aprender de los datos. | La ciencia de datos es el campo de estudio que tiene como objetivo extraer significado e información de los datos. |
| Residencia en | Combinación de máquina y ciencia de datos. | Analítica y estadísticas. |
| Uso | Las máquinas utilizan técnicas para aprender sin ser programadas explícitamente. | Sucursal que trata los datos. |
| Demandas | Enfocado solo en estadísticas de algoritmos. | Es un término amplio que incluye estadísticas de algoritmos y procesamiento de datos. |
| Categoría | Incluido en la ciencia de datos. | Es un campo amplio con múltiples disciplinas. |
| Operaciones | Es de tres tipos, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje supervisado. | Incluye recopilación de datos, limpieza de datos, manipulación de datos, etc. |
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
Es el campo de estudio incluido en las ciencias de datos, que permite que las computadoras aprendan de los datos sin ser programadas.
Se aplica utilizando estadísticas de algoritmos para procesar los datos recopilados y prepararse para predicciones futuras sin intervención humana.
Para permitir esto, las computadoras necesitan la entrada de un conjunto de instrucciones, datos u observaciones.
Las fortalezas del aprendizaje automático lo hacen útil en diferentes industrias.
Ha demostrado su potencial salvando vidas en el cuidado de la salud y resolviendo problemas complejos en seguridad informática, y más.
Aunque hay muchas limitaciones del aprendizaje automático.
Los ingenieros y programadores necesitan restringir y optimizar los algoritmos de entrada para hacerlos más eficientes.
Una ecuación tradicional puede resolver un problema muy fácilmente, pero la participación del aprendizaje automático puede generar complicaciones en lugar de simplificación.
Los ingenieros de aprendizaje automático necesitan sólidas habilidades en los fundamentos de la informática, la evolución y el modelado de datos, la comprensión y la aplicación de algoritmos, el procesamiento del lenguaje natural, las técnicas de representación de texto, etc.
La aplicación del aprendizaje automático en varios campos puede proporcionar soluciones lucrativas a muchos problemas.
Pero las aplicaciones en industrias como los préstamos, la contratación y la medicina plantean algunas preocupaciones éticas.
Como los algoritmos son creados y operados por humanos, incorporan sesgos sociales ocultos.
Empresas como Google Facebook trabajan en el aprendizaje automático.
¿Qué es la ciencia de datos?
Es un campo que involucra el estudio de grandes cantidades de datos en el repositorio de una organización.
Este estudio es importante para que las organizaciones obtengan información sobre patrones comerciales y de mercado.
Los datos pueden ser estructurados o no estructurados. Es ampliamente utilizado por compañías como Netflix, Amazon, aerolíneas, búsqueda en Internet, etc.
Debido a la digitalización y la disponibilidad de teléfonos inteligentes, Internet está cargado con enormes cantidades de datos.
Además, debido a que el uso masivo de Internet lo ha abaratado, el poder de cómputo ha aumentado dramáticamente mientras que el costo ha disminuido.
La ciencia de datos utiliza ambos componentes para obtener información sobre las tendencias.
El gran salto en los recursos de datos estimuló la disponibilidad de recursos genuinos.
Con un conjunto de datos pequeño, datos desordenados o datos incorrectos, la ciencia de datos es inútil y hará perder mucho tiempo.
También crea resultados engañosos que no tienen sentido. La ciencia de datos no podrá explicar la variación si los datos no tienen una causa real.
Para convertirse en un científico de datos exitoso, una persona debe tener habilidades como estadísticas, la minería de datos y limpieza, lenguajes de programación como R y Python, bases de datos SQL.
La gente también necesita conocer herramientas como Hadoop, Colmena y Cerdo.
Principales diferencias entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos
- El aprendizaje automático es una de las herramientas utilizadas por los científicos de datos, mientras que la ciencia de datos es el campo de estudio que involucra la recopilación de datos, el procesamiento de datos, etc.
- El aprendizaje automático es un híbrido de ciencia de datos y máquina, mientras que la ciencia de datos implica principalmente análisis y estadísticas.
- El aprendizaje automático solo se enfoca en las estadísticas de los algoritmos, mientras que la ciencia de datos se enfoca en muchos más aspectos de los datos en lugar de solo las estadísticas de los algoritmos.
- El aprendizaje automático es de tres tipos: aprendizaje sin supervisión, aprendizaje de refuerzo, aprendizaje supervisado, mientras que la ciencia de datos incluye recopilación de datos, limpieza de datos, manipulación de datos, etc.
- El aprendizaje automático es una parte de la ciencia de datos, mientras que la ciencia de datos es un campo multidisciplinario.
- https://www.nature.com/articles/s41563-018-0241-z
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1
Última actualización: 16 julio, 2023
Me he esforzado mucho en escribir esta publicación de blog para brindarle valor. Será muy útil para mí, si considera compartirlo en las redes sociales o con sus amigos/familiares. COMPARTIR ES ♥️
Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
