Aprendizaje automático frente a análisis de datos: una breve comparación

Los datos también son llamados el nuevo 'petróleo' de este siglo. Es decir, los datos son tan valiosos para el funcionamiento de una empresa en el siglo XXI como lo era el petróleo crudo a principios del siglo XX . Así como el petróleo se ha convertido en una parte esencial de la civilización humana, los datos también están demostrando serlo. Las actividades relacionadas con su recolección, manipulación y presentación cobran cada vez más protagonismo.

Dado que las empresas dependen cada vez más de los datos, han evolucionado nuevas técnicas para manejar los datos anteriores. La ciencia de datos, el análisis de datos, el aprendizaje automático, la ingeniería de datos y otros son algunos campos de estudio. Estos capacitan a un individuo en técnicas específicas de manejo de datos para un rol específico en el proceso de manejo de datos.

El aprendizaje automático y el análisis de datos son dos campos relacionados pero diferentes, y antes de explorar la pregunta:aprendizaje automático versus análisis de datos , es necesaria una comprensión básica de los términos.

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Análisis de datos: ¿qué es?

Infiriendo por su nombre, uno pensaría que el análisis de datos debe estar relacionado con el acto de 'analizar' datos, y estaría en lo cierto. El análisis de datos es el "análisis" de los datos, pero analizar es un término muy amplio, así que veamos brevemente qué implica este "análisis" y cómo funciona.

• Recopilación de datos: se recopila un conjunto de cifras y parámetros asociados. El análisis de datos no cubre la recopilación de datos reales, sino que cumple con los datos recopilados de varias fuentes. Por ejemplo, cuatro empresas han realizado una encuesta similar en 4 regiones diferentes; el análisis de datos compila los cuatro conjuntos de datos similares en un archivo en la base de datos para su procesamiento.
• Procesamiento de datos: el procesamiento de datos es cómo los datos relacionados con parámetros específicos específicos se extraen del archivo de base de datos sin procesar. Esta extracción se realiza utilizando ciertas funciones integradas en el software de procesamiento de datos o ejecutando un script (programa) en las entradas de datos. Por ejemplo, si uno quiere encontrar la edad de las personas que participaron en las cuatro encuestas, procesaría los datos únicamente en los parámetros de edad.
• Limpieza de datos: el siguiente paso es eliminar la duplicación de entradas, errores o datos incompletos del 'grupo de datos' relacionado con esos parámetros. Para lograr estos ciertos límites, los puntos de referencia y los formatos están presentes en el sistema. Por ejemplo, el límite de edad de la encuesta anterior del solicitante debe ser positivo e inferior a 120 años; el algoritmo eliminaría cualquier entrada negativa o entrada superior a 120.
• Aplicación Técnicas estadísticas y de modelado: el cálculo de KSI (los indicadores estadísticos clave) de los datos y el modelado de ciertos gráficos, cuadros, tablas, etc., comunicadores visuales y otros. Por ejemplo, para la encuesta anterior, la edad promedio de los encuestados en la encuesta para la región, 1,2,3,4 se puede representar en forma de gráfico.

Pasando a la otra mitad de la pregunta, el aprendizaje automático frente al análisis de datos.

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Aprendizaje automático: ¿qué es?

Una vez más, como es evidente por el nombre, se trata de cómo la máquina aprende por sí misma. El problema es que las máquinas no son tan inteligentes como los humanos; por lo tanto, el aprendizaje automático involucra los algoritmos o códigos que se modificarían a sí mismos de acuerdo con la retroalimentación solicitada y la entrada/datos recibidos.

Un ejemplo de aprendizaje automático en el uso diario son los clientes de correo electrónico, que clasifican algunos de los correos electrónicos recibidos como "spam"; aquí, la entrada es el contenido del correo electrónico. Para retroalimentación, el algoritmo puede escanear el documento en busca de ciertos parámetros como 'venta', 'oferta', etc. y combinarlo con la información de si el remitente está en la lista de contactos del destinatario. Otros factores, como que el correo sea CC (copia carbón) o CCO para muchas personas, decidirían que los comentarios son "spam" o "no spam". Con el tiempo, el algoritmo puede incluir más palabras para buscar en su base de datos analizando los correos electrónicos del receptor marcados manualmente como "spam" y moviendo los correos electrónicos de los "spammers" frecuentes directamente a la "papelera".

Hay varios modelos disponibles para implementar el aprendizaje automático, con nuevos modelos experimentados y lanzados cada año. Parte de esto tiene que ver con los rápidos avances en los tipos de equipos de hardware y los procesos de digitalización. Algunos de los modelos populares son:

• Redes neuronales artificiales: una colección de varios programas de aprendizaje automático que interactúan entre sí.
• Modelo de árbol de decisiones: una progresión lógica de tareas. Con varias ramas de resultados para varias entradas diferentes o condiciones lógicas.
• Análisis de regresión: desarrollar una relación entre la entrada y la salida y adaptar la salida para que coincida con sus promedios.

Esta capacidad de un programa/algoritmo para aplicar su conocimiento aprendido es muy beneficiosa para la industria. Algunas de sus aplicaciones son cajas de chat automatizadas en sitios web, automatización de tareas rutinarias del usuario, predicción basada en datos, verificación de recibos, demostración de teoremas, optimización del proceso basada en retroalimentación.

Ahora que ambos términos están claros, comparándolos.

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Aprendizaje automático frente a análisis de datos

Se realiza una comparación rápida entre el aprendizaje automático y el análisis de datos en los siguientes parámetros:

• Modificación en el algoritmo/programa

Para cualquier modificación en el algoritmo de Data Analytics, los cambios deben ingresarse manualmente .Mientras que para el aprendizaje automático, los cambios los realiza el algoritmo sin ninguna intervención externa.

• Manejo de datos sin procesar

Una cosa que el análisis de datos hace fenomenalmente mejor es el manejo de datos. Es posible todo tipo de manejo de datos: puede podar datos eliminando conjuntos de datos defectuosos, repetidos y vacíos y organizándolos en una tabla ordenada, gráficos y demás. Además, los datos se pueden filtrar por un determinado parámetro o variable. Puede hacer que ciertas variables se correlacionen entre sí. A partir de los datos también se pueden obtener funciones estadísticas tales como promedios móviles, asimetría, medianas, modas, etc.

Por otro lado, el aprendizaje automático no puede manejar datos sin procesar. Tiene sentido, porque el análisis de datos existe desde hace mucho más tiempo que el aprendizaje automático, por lo que en lugar de diseñar algoritmos de análisis de datos en el aprendizaje automático, se puede usar una herramienta de análisis de datos por separado. Sin embargo, varios softwares proporcionan las funcionalidades de ambos en un solo paquete.

• Comentario

No existe tal concepto de 'retroalimentación' en el análisis de datos; opera más o menos sobre la base de 'entrada-salida'. Uno ingresa la entrada (datos), selecciona un modificador adecuado (función) y obtiene una salida adecuada (resultado). No hay modificación en el modificador (función) en función del resultado.

Por otro lado, el aprendizaje automático sigue la misma rutina. Después de generar la salida, el algoritmo puede realizar cambios al analizar la relación entre la entrada y las interacciones del usuario.

• predecir

Data Analytics no puede hacer predicciones basadas en un conjunto de datos. Puede modelar los datos estableciendo varias correlaciones entre variables y representarlas, pero no puede estimar el siguiente conjunto de variables en función de las tendencias en un número del conjunto de variables anterior.

El aprendizaje automático, por otro lado, puede hacerlo sin esfuerzo. Todo lo que necesita es una colección lo suficientemente grande de conjuntos de datos anteriores para el análisis. Machine Learning encuentra aplicación en el análisis de datos solo para este propósito específico.

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• Aplicaciones

El análisis de datos tiene un propósito muy específico: recopilar, limpiar, procesar y modelar los datos.

Como tal, tiene aplicaciones comparativamente limitadas. Algunas aplicaciones incluyen proporcionar información para ayudar en la toma de decisiones de la gerencia, servir como prueba de opinión, entregar hechos al público y compilar los estados financieros y otros.

Por otro lado, la capacidad de una máquina para adaptarse sin ninguna ayuda externa tiene una enorme aplicabilidad. El aprendizaje automático es aplicable en cualquier campo donde exista la necesidad de 'personalización' del proceso según un individuo o la eliminación de procesos manuales favoreciendo uno automatizado. Un ejemplo de su uso es en el análisis de datos en sí.

Dicho esto, el aprendizaje automático es un campo de estudio comparativamente nuevo. Como tal, hay mucho más por hacer en términos de innovación, aplicabilidad y comercialización de las técnicas de aprendizaje automático. Entonces, para una tarea común, la industria está sesgada hacia el análisis de datos en lugar del aprendizaje automático.

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• Ejemplos de trajes de software

A veces, el software contiene herramientas de análisis de datos y herramientas de aprendizaje automático para facilitar la manipulación de datos. Sin embargo, debido al gran alcance del aprendizaje automático, hay varias suites disponibles para varios propósitos.

Para el análisis de datos, hay disponible una gran cantidad de paquetes de software, incluidos Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets y más.

Hay una gran cantidad de conjuntos de software para el aprendizaje automático, los más comunes son: Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio y KNIME, por nombrar algunos.

Después de un breve estudio de la respuesta a la pregunta sobreaprendizaje automático frente a análisis de datos, escrita anteriormente, se puede observar fácilmente que el aprendizaje automático es una herramienta mucho más potente y flexible con diversas aplicaciones.Sin embargo, también se puede concluir que ambos tienen un papel específico en la industria empresarial. Hay algunas funciones, como el procesamiento de datos sin procesar, que solo puede realizar el análisis de datos y luego hay una determinada función, como la predicción, que solo puede realizar el aprendizaje automático.

Entonces, cada uno tiene su importancia y aplicaciones, y aunque a veces uno puede funcionar mejor que el otro para una tarea específica, ambos son muy necesarios para las industrias.

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