¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos?

Aproximadamente, Análisis de datos + Aprendizaje automático = Ciencia de datos.

El análisis de datos implica jugar con los datos, es decir

• Recopilar / organizar / limpiar el conjunto de datos
• Comprender los datos, todos los campos / parámetros / valores / rango de valores, etc.
• Explore y visualice los datos usando Excel / R / Python, etc.- cree gráficos y análisis estadísticos en todos los campos, relaciones entre campos, etc.
• Sacar conclusiones sobre la base de nuestro análisis exploratorio.
• Análisis / descubrimiento de tendencias ocultas sobre la base de datos históricos disponibles
• Preséntelo al cliente: ppt / tableau story / dashboards, etc.
• DA implica experiencia en SQL, Excel, Tableau, R / Python, etc.

El aprendizaje automático implica

• Creación y entrenamiento de modelos usando algoritmos supervisados ​​/ no supervisados.
• Validación / Prueba de modelos probándolos en datos no vistos
• Predicción / pronóstico sobre la base del modelo existente creado y entrenado utilizando datos históricos y algoritmos
• Ejemplo: pronosticar un aumento en las ventas del producto A en el mes de marzo al capacitar al modelo con los datos de los últimos 10 años.
• ML implica cálculos matemáticos y estadísticas, algoritmos de aprendizaje, conocimiento de dominio, experiencia en R / Python u otros lenguajes relevantes.

Hola vijay

Tanto el aprendizaje automático como el análisis de big data están bajo el paraguas de la ciencia de datos. Aunque tienen una conexión, todavía hay algunas identidades únicas que los separan en términos de definición y aplicación.

¿Qué es Big Data Analytics?

Para explicar brevemente, big data es un término para un conjunto de gran cantidad de datos que es demasiado complejo para ser procesado utilizando métodos tradicionales. El análisis de Big Data se refiere a la actividad de estudiar estos grandes conjuntos de datos utilizando software especializado y desarrollador de herramientas analíticas específicamente para ese propósito. Con el análisis de big data, las organizaciones pueden examinar la información sin explotar de las enormes cantidades de datos estructurados o no estructurados que tiene en su reserva de datos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una ciencia que se ocupa de la creación de algoritmos y programas que predicen resultados o toman medidas para optimizar un sistema basado en los datos que se generan constantemente. Estos datos también pueden ser grandes datos y, a través del aprendizaje automático, se pueden crear programas o algoritmos que aprenden de la información presente en los datos para predecir posibles patrones futuros.

Big Data Analytics vs Machine Learning

Encontrará similitudes y diferencias cuando compare entre análisis de big data y aprendizaje automático. Sin embargo, las principales diferencias radican en su aplicación.

El análisis de Big Data, como su nombre lo indica, es el análisis de patrones o la extracción de información de Big Data. Entonces, en el análisis de big data, el análisis se realiza en big data. El aprendizaje automático, en términos simples, es enseñarle a una máquina cómo responder a entradas desconocidas pero aún así producir resultados deseables.

La mayoría de las actividades de análisis de datos que no involucran tareas de expertos se pueden realizar a través de análisis de big data sin la participación del aprendizaje automático. Sin embargo, si la potencia computacional requerida está más allá de la experiencia humana, entonces se requerirá aprendizaje automático.

El análisis normal de big data se trata de limpiar y transformar datos para extraer información, que luego se puede alimentar a un sistema de aprendizaje automático para permitir un mayor análisis o predecir resultados sin el requisito de la participación humana.

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.

Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático de hoy no es como el aprendizaje automático del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y la teoría de que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; Los investigadores interesados ​​en la inteligencia artificial querían ver si las computadoras podían aprender de los datos. El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque a medida que los modelos están expuestos a nuevos datos, pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos anteriores para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha ganado un nuevo impulso.

Si bien muchos algoritmos de aprendizaje automático han existido durante mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a grandes datos, una y otra vez, cada vez más rápido, es un desarrollo reciente. Aquí hay algunos ejemplos ampliamente publicitados de aplicaciones de aprendizaje automático con las que puede estar familiarizado:

¿El auto de Google muy publicitado y autónomo? La esencia del aprendizaje automático.

¿Ofertas de recomendación en línea como las de Amazon y Netflix? Aplicaciones de aprendizaje automático para la vida cotidiana.

¿Sabes lo que dicen los clientes sobre ti en Twitter? Aprendizaje automático combinado con creación de reglas lingüísticas.

Detección de fraude? Uno de los usos más obvios e importantes en nuestro mundo de hoy.

El creciente interés en el aprendizaje automático se debe a los mismos factores que han hecho que la minería de datos y el análisis bayesiano sean más populares que nunca. Cosas como volúmenes crecientes y variedades de datos disponibles, procesamiento computacional que es más barato y más potente, y almacenamiento de datos asequible.

Todo esto significa que es posible producir rápida y automáticamente modelos que puedan analizar datos más grandes y complejos y ofrecer resultados más rápidos y precisos, incluso a gran escala. Y al construir modelos precisos, una organización tiene una mejor oportunidad de identificar oportunidades rentables, o evitar riesgos desconocidos.

El análisis de datos se utiliza para encontrar información valiosa y tendencias en los datos. Se trata principalmente de estadísticas descriptivas o inferenciales: distribución de probabilidad. El análisis de datos incluye la limpieza, transformación, exploración y modelado de sus datos para tomar decisiones y respaldar sus conclusiones. El uso más importante del análisis de datos es la prueba de hipótesis y el aprendizaje automático.

Si bien el análisis de datos le ayuda a proporcionar la probabilidad de que su hipótesis suceda, el aprendizaje automático es un método de análisis de datos utilizado para diseñar un modelo para aprender las tendencias, los hallazgos y la dependencia entre los atributos y la variable objetivo sin programar explícitamente.

Por ejemplo, en una industria de aerolíneas, tiene problemas para predecir el número de clientes que no se muestran o cancelan el vuelo en el último momento. Una forma ingenua de resolver esto sería tomar un promedio de clientes que perdieron los vuelos en los últimos 5 años o usted puede obtener los datos más recientes de 6 meses y verificar el promedio. Uno puede optar por el valor medio de los datos de 5 años, ya que ha cubierto a muchos clientes. Pero también tiene sentido elegir el promedio de 6 meses porque es muy reciente. Podemos resolver esto de dos maneras usando el análisis de datos,

1. Usando la prueba de hipótesis, descubra qué tan probable es el cambio en la media debido a la varianza aleatoria. Según lo cual puede llegar a una conclusión, si los datos recientes realmente tienen sentido o no.
2. Utilizando el aprendizaje automático, diseñe un modelo de pronóstico (ARIMA) para predecir el número de clientes que no se mostrarán en función del historial de datos.

Hola. Me alegra observar su interés en este campo. Aunque el aprendizaje automático y el análisis de datos caen bajo el paraguas de la ciencia de datos, son dos actividades muy diferentes. El análisis de datos es el uso de medios visuales y matrices (es decir, diagramas de dispersión, matriz de correlación, etc.) para encontrar relaciones en un conjunto de datos y llegar así a conclusiones. Si bien el aprendizaje automático también se puede utilizar para llegar a las relaciones en un conjunto de datos en particular, se utiliza principalmente para el análisis predictivo o simplemente, “prediciendo la salida de una función con una entrada que no está actualmente en el conjunto de datos al aprender de conjunto de datos actual ”. El análisis de datos se usa para encontrar relaciones, y el ML se usa para hacer predicciones.

Aprendizaje automático : cuenta como inteligencia artificial que se centra en la implementación de aplicaciones informáticas o programas que pueden actualizar los nuevos datos a los existentes.

El aprendizaje automático y sus distintos algoritmos nos ayudan a mejorar el aprendizaje de datos sin ninguna intervención humana.

Por otro lado, el análisis de datos es un procedimiento para transformar, limpiar e implementar sistemáticamente los datos para alcanzar los objetivos comerciales. Es útil en la toma de decisiones.

Describe o ilustra sistemáticamente o en orden los datos para evaluar ciertas cosas específicas para que una empresa pueda tomar una decisión.

De manera corta, el aprendizaje automático realiza tareas donde la interacción humana no importa. Mientras que el análisis de datos comprende la estructura y el modelado de datos que mejora el sistema de toma de decisiones.

Para obtener más información, puede consultar: minería de datos y aprendizaje automático

La principal diferencia entre los dos es que el análisis de datos busca extraer información (ya sea en forma de tendencias, comparaciones numéricas, etc.) de datos dados, mientras que el propósito del aprendizaje automático es la predicción basada en esa información extraída de un determinado conjunto de datos

En otras palabras, el aprendizaje automático es un análisis de datos llevado un paso más allá.

En pocas palabras, creo que puede decir que a través del análisis de datos su computadora puede ayudarlo a encontrar relaciones dentro de una gran cantidad de datos, ¡mientras que a través del aprendizaje automático su computadora puede aprender a hacer ese trabajo por usted!