Minería de datos frente a aprendizaje automático: ¿qué es importante para la ciencia de datos?

¿Por qué los estudiantes buscan minería de datos y aprendizaje automático? La razón más común de esto es que ambos juegan un papel importante en la ciencia de datos. La minería de datos utiliza los datos recopilados para obtener modelos útiles utilizando tecnologías modernas. Por otro lado, ML (aprendizaje automático) utiliza para entrenar datos con los que la computadora puede detectar los datos para predecir resultados útiles.

Ambas cosas minería de datos vs aprendizaje automático está siendo buscado porque varios estudiantes están confundidos con sus capacidades. En algún momento, ambos tienen algunas similitudes. Por eso estoy aquí para despejar todas tus dudas sobre minería de datos y aprendizaje automático.

Pero antes de llegar a los detalles, veamos el gráfico de tendencia de ambos. Después de esto, explicaré las diferencias relevantes entre estos.

Una descripción general de la minería de datos y el aprendizaje automático

Extracción de datos

Es el subconjunto de análisis de negocios que se utiliza para explorar modelos desconocidos de un gran conjunto de datos existente. Proporciona nueva información que juega un papel importante en la ciencia de datos y las aplicaciones de aprendizaje profundo.

Tomemos un ejemplo:

Supongamos que una empresa tiene varios datos de clientes. El dueño del negocio quiere obtener modelos valiosos para tomar mejores decisiones. Para ello, se utiliza la minería de datos para identificar tendencias y patrones relevantes.

Aprendizaje automático

Este subconjunto de inteligencia artificial (inteligencia artificial) ayuda a la computadora a analizar datos y aprender patrones para hacer predicciones valiosas. O simplemente, puedo decir que ML puede enseñar a las computadoras a aprender cosas como los seres humanos al interpretar datos.

Tomemos un ejemplo:

Netflix predice que deberías ver Ozark a continuación. Esta predicción se realiza en base a las preferencias de visualización de otro usuario de Netflix con el mismo perfil que tú. Esto solo sucede debido al aprendizaje automático.

Gráfico de tendencias de 2021: minería de datos frente a aprendizaje automático

Del gráfico de tendencias, está bastante claro que el aprendizaje automático tiene más popularidad. Por otro lado, también se requiere minería de datos, pero no tanto como el aprendizaje automático.

Aparte de eso, la minería de datos tiene algo así como un modelo de popularidad constante. Al mismo tiempo, la popularidad del aprendizaje automático ha seguido aumentando con el tiempo. Pero en 2020 hay un ligero descenso en su popularidad.

¿Existe alguna similitud entre la minería de datos y el aprendizaje automático?

¡¡Sí hay!!

A continuación se presentan algunas de las similitudes que puede ver entre la minería de datos y el aprendizaje automático. Vamos a revisarlos uno por uno:

Minería de datos vs aprendizaje automático: ¿cuáles son las principales diferencias entre ellos?

Lista de las mejores herramientas utilizadas para la minería de datos y el aprendizaje automático

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¿Qué es mejor, la minería de datos o el aprendizaje automático?

Si hablamos de la precisión de la minería de datos en comparación con el aprendizaje automático, podemos decir que los algoritmos de aprendizaje automático pueden proporcionar resultados más precisos que la minería de datos. La razón de esto es que la minería de datos necesita la intervención humana. Debido a esto, siempre existe la posibilidad de perder relaciones importantes.

Por otro lado, el aprendizaje automático utiliza métodos de minería de datos para mejorar los algoritmos. Por lo tanto, podemos decir que la minería de datos considera la fuente de entrada para ML. Por lo tanto, es importante tener en cuenta que la minería de datos también es importante para el mejor rendimiento de ML.

Finalmente, se puede ver que ambos tienen sus propios usos y beneficios que varían de acuerdo a tus necesidades. Es por eso que puede seleccionar uno de estos según sus preferencias de trabajo.

punto de bonificación

Minería de datos vs aprendizaje automático: ¿cuál es la mejor opción en términos de paquete salarial?

Puede ver que el aprendizaje automático tiene más popularidad. Es por eso que también ofrece mejores oportunidades laborales con un paquete salarial alto.
A continuación, he comparado ambos paquetes salariales. Este es el paquete de salario promedio proporcionado en los Estados Unidos. Puede variar de un país a otro.

Si tiene habilidades de minería de datos, incluso entonces, puede ganar fácilmente un buen paquete salarial. Por eso, si quieres seguir tu carrera en este campo, adelante. Tu salario también puede mejorar de acuerdo a tu experiencia en el rubro.

Conclusión

La minería de datos y el aprendizaje automático tenían varias diferencias junto con algunas similitudes. La minería de datos utiliza algoritmos ML para mejorar la precisión y profundidad del análisis. Al mismo tiempo, ML puede usar los datos extraídos para lograr excelentes resultados.

En este blog, he detallado todas las principales diferencias entre la minería de datos y el aprendizaje automático. No obstante, si tienes alguna duda sobre cualquiera de los dos, házmelo saber a través de tus comentarios. Le proporcionaré las mejores soluciones de la mejor manera posible. Obtener lo mejor Ayudas para la asignación de métodos cuantitativos por nuestros expertos

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