Los proyectos de aprendizaje automático difieren de la misma manera en que el campo en sí difiere de la ciencia de datos.
La ciencia de datos trata sobre humanos y máquinas trabajando juntos para resolver problemas. El aprendizaje automático se trata de máquinas que resuelven problemas exclusivamente.
Por ejemplo, toda el área del modelado de redes neuronales es “entrenar” una computadora para aprender sobre la estructura de datos a través de la propagación hacia atrás de los datos, y esto generalmente no requiere intervención humana. Después de todo, es la máquina la que aprende.
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Del mismo modo, un científico de datos podría ejecutar una selección de modelos, por ejemplo, regresiones logísticas, y usar el juicio individual para seleccionar el mejor modelo basado en la importancia, relevancia teórica de las variables, etc.
Por otro lado, un enfoque de aprendizaje automático pondría énfasis en la automatización del procedimiento de selección del modelo, por ejemplo, seleccionar automáticamente el modelo con el valor AIC más bajo.
En resumen a su pregunta, los proyectos de ciencia de datos utilizan científicos de datos para resolver problemas. El aprendizaje automático utiliza máquinas para resolver problemas.
