Aprendizaje automático frente a ciencia de datos: diferencias clave

El aprendizaje automático (ML) y la ciencia de datos son dos conceptos separados que están relacionados con el campo de la inteligencia artificial (IA). Ambos conceptos se basan en datos para mejorar productos, servicios, sistemas, procesos de toma de decisiones y mucho más. Tanto el aprendizaje automático como la ciencia de datos también son carreras profesionales muy buscadas en nuestro mundo actual impulsado por los datos.

Tanto el ML como la ciencia de datos son utilizados por los científicos de datos en su campo de trabajo y se están adoptando en casi todas las industrias. Para cualquiera que busque involucrarse en estos campos, o cualquier líder empresarial que busque adoptar un enfoque basado en IA en su organización, es crucial comprender estos dos conceptos.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático a menudo se usa indistintamente con la inteligencia artificial, pero eso es incorrecto. Es una técnica separada y una rama de la IA que se basa en algoritmos para extraer datos y predecir tendencias futuras. El software programado con modelos ayuda a los ingenieros a realizar técnicas como el análisis estadístico para ayudar a comprender mejor los patrones dentro de los conjuntos de datos.

El aprendizaje automático es lo que les da a las máquinas la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente, razón por la cual las principales empresas y plataformas de redes sociales, como Facebook, Twitter, Instagram y YouTube, lo utilizan para predecir intereses y recomendar servicios, productos y más.

Como conjunto de herramientas y conceptos, el aprendizaje automático es parte de la ciencia de datos. Dicho esto, su alcance va mucho más allá del campo. Los científicos de datos generalmente confían en el aprendizaje automático para recopilar información rápidamente y mejorar el análisis de tendencias.

Cuando se trata de ingenieros de aprendizaje automático, estos profesionales requieren una amplia gama de habilidades, como:

• Comprensión profunda de estadística y probabilidad.

• Experiencia en informática

• Ingeniería de software y diseño de sistemas

• Conocimientos de programación

• Modelado y análisis de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio de los datos y cómo extraerles significado mediante el uso de una serie de métodos, algoritmos, herramientas y sistemas. Todo esto permite a los expertos extraer información de datos estructurados y no estructurados. Los científicos de datos suelen ser responsables de estudiar grandes cantidades de datos dentro del repositorio de una organización, y los estudios a menudo involucran cuestiones de contenido y cómo la empresa puede aprovechar los datos.

Mediante el estudio de datos estructurados o no estructurados, los científicos de datos pueden extraer información valiosa sobre los patrones comerciales o de marketing, lo que permite que la empresa se desempeñe mejor que la competencia.

Los científicos de datos aplican su conocimiento a empresas, gobiernos y otros organismos para aumentar las ganancias, innovar productos y construir mejores infraestructuras y sistemas públicos.

El campo de la ciencia de datos ha avanzado mucho gracias a la proliferación de teléfonos inteligentes y la digitalización de muchas partes de la vida diaria, lo que ha llevado a una increíble cantidad de datos disponibles para nosotros. La ciencia de datos también se ha visto afectada por la Ley de Moore, que se refiere a la idea de que la informática aumenta drásticamente la potencia mientras que el costo relativo disminuye con el tiempo, lo que lleva a la disponibilidad a gran escala de potencia informática barata. La ciencia de datos vincula estas dos innovaciones y, al combinar los componentes, los científicos de datos pueden extraer más información que nunca de los datos.

Los profesionales en el campo de la ciencia de datos también requieren muchas habilidades de programación y análisis de datos, como:

• Comprensión profunda de lenguajes de programación como Python

• Capacidad para trabajar con grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados

• Matemáticas, estadística, probabilidad

• Visualización de datos

• Análisis y procesamiento de datos para empresas.

• Algoritmos y modelos de aprendizaje automático

• Comunicación y colaboración en equipo.

Diferencias entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos

Después de definir qué es cada concepto, es importante tener en cuenta las principales diferencias entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Conceptos como estos, junto con otros como inteligencia artificial y aprendizaje profundo, a veces pueden resultar confusos y fáciles de mezclar.

La ciencia de datos se centra en el estudio de los datos y cómo extraer significado de ellos, mientras que el aprendizaje automático implica comprender y construir métodos que utilizan datos para mejorar el rendimiento y las predicciones.

Otra forma de decirlo es que el campo de la ciencia de datos determina los procesos, los sistemas y las herramientas que se necesitan para transformar los datos en conocimientos, que luego se pueden aplicar en diferentes industrias. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas lograr la capacidad humana de aprender y adaptarse a través de modelos y algoritmos estadísticos.

Aunque estos son dos conceptos separados, existe cierta superposición. El aprendizaje automático es en realidad parte de la ciencia de datos, y los algoritmos se entrenan con los datos proporcionados por la ciencia de datos. Ambos incluyen algunas de las mismas habilidades como matemáticas, estadísticas, probabilidad y programación.

Desafíos de la ciencia de datos y el ML

Tanto la ciencia de datos como el aprendizaje automático presentan su propio conjunto de desafíos, lo que también ayuda a separar los dos conceptos.

Los principales desafíos del aprendizaje automático incluyen la falta de datos o la diversidad en el conjunto de datos, lo que dificulta la extracción de información valiosa. Una máquina no puede aprender si no hay datos disponibles, mientras que la falta de un conjunto de datos dificulta la comprensión de los patrones. Otro desafío del aprendizaje automático es que es poco probable que un algoritmo pueda extraer información cuando hay pocas variaciones o ninguna.

Cuando se trata de ciencia de datos, sus principales desafíos incluyen la necesidad de una amplia variedad de información y datos para un análisis preciso. Otra es que los resultados de la ciencia de datos a veces no son utilizados de manera efectiva por los tomadores de decisiones en un negocio, y el concepto puede ser difícil de explicar a los equipos. También presenta varias cuestiones éticas y de privacidad.

Aplicaciones de cada concepto

Si bien la ciencia de datos y el aprendizaje automático se superponen en lo que respecta a las aplicaciones, podemos desglosar cada uno.

Estos son algunos ejemplos de aplicaciones de ciencia de datos:

• Busqueda de internet: La búsqueda de Google se basa en la ciencia de datos para buscar resultados específicos en una fracción de segundo.
• Sistemas de recomendación: La ciencia de datos es clave para la creación de sistemas de recomendación.
• Reconocimiento de imagen/voz: Los sistemas de reconocimiento de voz como Siri y Alexa se basan en la ciencia de datos, al igual que los sistemas de reconocimiento de imágenes.
• Juego de azar: El mundo de los juegos utiliza tecnología de ciencia de datos para mejorar la experiencia de juego.

Aquí hay algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático:

• Finanzas: El aprendizaje automático se usa ampliamente en la industria financiera, y los bancos confían en él para identificar patrones dentro de los datos y prevenir el fraude.
• Automatización: El aprendizaje automático ayuda a automatizar tareas dentro de varias industrias, como robots en plantas de fabricación.
• Gobierno: El aprendizaje automático no solo se utiliza en el sector privado. Las organizaciones gubernamentales lo utilizan para gestionar la seguridad pública y los servicios públicos.
• Cuidado de la salud: El aprendizaje automático está revolucionando la industria de la salud de muchas maneras. Fue una de las primeras industrias en adoptar el aprendizaje automático con detección de imágenes.

Si está buscando obtener algunas de las habilidades dentro de estos campos, asegúrese de consultar nuestras listas de las mejores certificaciones para Ciencia de los datos y máquina de aprendizaje.