Existen tecnologías que están tan relacionadas entre sí, que puede resultar complicado entender del todo sus diferencias. Algunos de estos conceptos que se entrelazan son el Machine Learning ( ML) y el Data Mining (DM).
En la actualidad, estas tecnologías ayudan a las empresas a desarrollar herramientas y soluciones que pueden “tomar decisiones” e incluso tomar medidas basadas en el comportamiento de los consumidores.
Hay que pensar en el DM, de manera sencilla, como una búsqueda de información. Podría tratarse de personas, conceptos, comportamientos o dispositivos que los profesionales usan de manera personal o comercial.
Usualmente, el objetivo al usar el Data Mining es descubrir algunos conocimientos preliminares en un área donde realmente había poco conocimiento de antemano, o ser capaz de predecir observaciones futuras con precisión.
La diferencia principal entre el DM y el ML es que, sin la participación humana en el Data Mining, no puede funcionar, pero en el Machine Learning el esfuerzo humano está involucrado sólo en el momento en que se define el algoritmo.
Además, los procedimientos pueden en Data Mining ser «no supervisados» (no conocemos la respuesta-descubrimiento) o «supervisados» (sabemos la respuesta-predicción). Las técnicas comunes del Data Mining incluirían análisis de conglomerados, árboles de clasificación y regresión, y redes neuronales.
El Machine Learning y el Data Mining utilizan los mismos algoritmos clave para descubrir patrones en los datos. Sin embargo, su proceso y, en consecuencia, su utilidad, son diferentes.
A diferencia del Data Mining, en el ML, la máquina debe aprender automáticamente los parámetros de los modelos a partir de los datos. El Machine Learning utiliza algoritmos de auto aprendizaje para mejorar su rendimiento en una tarea con experiencia en el tiempo. Se puede utilizar para revelar ideas y proporcionar comentarios casi en tiempo real.
Es necesario para el profesional que se especialice en los datos tener presente las diferencias, ya que la cantidad de datos sólo aumentará. Para el año 2020, nuestro universo de datos digitales acumulados crecerá de 4.4 zettabytes a 44 zettabytes.
A medida que acumulemos más datos, la demanda de habilidades técnicas avanzadas de Data Mining y Machine Learning obligará a la industria a evolucionar para mantenerse al día.
Es probable que veamos una mayor superposición entre las dos tecnologías, debido a que se cruzan para mejorar la recopilación y la facilidad de uso de grandes cantidades de datos con fines analíticos.
