Ciencia de datos y aprendizaje automático: ¿cuál es mejor?
La ciencia de datos y el aprendizaje automático son expresiones de moda en el mundo de la tecnología. Ambas apuntan a mejorar las operaciones de IA en todo el espectro industrial. Pero ¿cuál es la mejor?
La tecnología es la columna vertebral del mundo. Está evolucionando a un ritmo sin precedentes y sirve como un elemento facilitador en todas las industrias. En la última década, la ciencia de datos y el aprendizaje automático se han convertido en expresiones populares, tanto para pequeños grupos emergentes que trabajan en la siguiente gran aplicación como para los gigantes de Google, Facebook y Netflix.
La ciencia de datos y el aprendizaje automático son expresiones que a veces se utilizan (incorrectamente) de forma indistinta, pero tienen varias diferencias y aplicaciones fundamentales.
Ambas expresiones y sus funciones existen como parte de la inteligencia artificial (IA). Las máquinas utilizan la IA para tomar decisiones, como lo haría una persona, según experiencias y heurística. Estas experiencias están basadas en datos, que es el área en que entra en juego el aprendizaje automático (ML). Los seres humanos aprenden de sus experiencias cotidianas, mientras que las máquinas aprenden de los datos.
Los datos necesarios para el aprendizaje automático provienen de Big Data. Una organización por sí sola puede producir petabytes de datos en un breve período. Si bien la accesibilidad del almacenamiento basado en la nube facilita el almacenamiento de datos, el problema ahora radica directamente en el procesamiento de estos datos para tomar mejores decisiones empresariales. La ciencia de datos y el aprendizaje automático desempeñan un rol fundamental en este proceso.
La IA moderna puede tomar grandes cantidades de datos y analizarlos y procesarlos para descubrir patrones de comportamiento y consumo humano, o bien responder otras preguntas que una empresa quiera explorar. La ciencia de datos potencia el análisis de datos que realizan las máquinas, ya que proporciona todas las entradas necesarias para crear algoritmos y modelos relevantes. En pocas palabras, la ciencia de datos emplea varios algoritmos, protocolos y métodos para extraer insights de datos sin procesar.
Con esta comprensión de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, es más sencillo entender sus diferencias.
Las diferencias entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático
La ciencia de datos y el aprendizaje automático tienen aplicaciones prácticas que son bastante diferentes. No obstante, ambos se utilizan para llevar a cabo actividades cotidianas, y algunas de ellas ocurren millones de veces al día, como las compras en línea.
Visualiza una empresa llamada “ABC” que está vendiendo un nuevo producto, como unos anteojos de sol. La empresa ABC pone a disposición fácilmente estos anteojos de sol, pero también lo hacen una gran cantidad de competidores. Cuando un cliente potencial visita el sitio web de ABC por primera vez y examina todas las versiones de anteojos de sol que hay disponibles, a menudo usa filtros que ABC proporciona para acotar las opciones según sus preferencias. Entre las opciones de filtros comunes, se incluyen el tamaño, el color, el precio y el estilo.
Tras filtrar las opciones de anteojos de sol según determinadas características, el cliente ve tres que se ajustan a lo que quiere. Una vez que el cliente toma una decisión, puede agregarlos a su carro.
Luego, el sitio web de ABC le ofrecerá varias opciones y recomendaciones al cliente potencial según sus preferencias e insights obtenidos a partir del procesamiento de grandes cantidades de Big Data. Es posible que los clientes vean más productos que aparecen en los encabezados de la página, con categorías como “También recomendamos” u “Otros clientes que compraron esto también compraron”. Estas recomendaciones se basan en la información recopilada de millones de compras anteriores.
¿Piensas comprar una tablet? Es posible que quieras comprar una nueva funda o un cable de carga extralargo.
Las sugerencias no solo proporcionan al cliente productos útiles, sino que le brindan a la empresa un modelo exitoso para concretar ventas adicionales. Esa es la ciencia de datos: todo el proceso de recopilación, selección, procesamiento, extracción de patrones de tendencias accionables y creación de un modelo que permita llegar a la respuesta a una pregunta. En este caso, el modelo proporciona al cliente mejores alternativas o podría llevarlo a comprar un producto relacionado.
El modelo, por otro lado, es la función del aprendizaje automático. Los científicos de datos crean el modelo con algoritmos que convierten los datos en una experiencia de aprendizaje; en este caso, entregan a los clientes recomendaciones basadas en sus criterios de búsqueda. Estos modelos permiten que una máquina aprenda qué opciones de productos mostrarle a un cliente nuevo según el conocimiento obtenido de compradores anteriores. Esta hace una sugerencia basada en su “experiencia” a partir de los datos proporcionados.
El caso anterior es solo un ejemplo de uso del aprendizaje automático, pero hay millones más en otras industrias, desde los campos de la medicina y la investigación hasta el comercio minorista y los seguros.
Por ejemplo, en Fintech, el aprendizaje automático se utiliza para predecir un rango de comportamientos. Analiza las transacciones en tiempo real y detecta patrones complejos que predicen un comportamiento fraudulento. El aprendizaje automático también evalúa las transacciones financieras pasadas de personas durante el proceso de solicitud de un préstamo. Combina el conocimiento obtenido de morosos de préstamos anteriores y los utiliza para hacer predicciones precisas sobre la probabilidad de que alguien pague su préstamo según lo acordado.
Y esto da paso al modelado de datos, la siguiente etapa del aprendizaje automático dentro del ciclo de la ciencia de datos.
La calidad del modelo determina cuánto aprende la máquina sobre los hábitos de compra de un cliente. Cuanto mejor sea el modelo, mejor podrá la máquina predecir decisiones futuras. El modelo de máquina ideal garantiza el progreso tanto para el modelo comercial como para el proceso de aprendizaje de la máquina, lo que lleva a que las empresas vean una mejora en los resultados objetivo.
La ciencia de datos se ocupa de la visualización de datos procesados según ciertos parámetros, lo que mejora las decisiones comerciales. El aprendizaje automático pone el foco en potenciar su experiencia, a partir del aprendizaje de algoritmos y derivaciones de su experiencia con datos en tiempo real. Los datos siempre serán centrales en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Comparación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático
Con esta comprensión de su uso en la vida real, te presentamos cómo estos dos conceptos se diferencian entre sí.
| Ciencia de datos | Machine Learning |
|---|---|
| La ciencia de datos gira en torno a procesos y protocolos para extraer datos de fuentes estructuradas (como nombres, edades, ubicaciones y direcciones) o no estructuradas (datos cualitativos como publicaciones en redes sociales, archivos de audio y video, y texto). Involucra muchas disciplinas y analítica avanzada. | El aprendizaje automático es un proceso que permite a las computadoras aprender de datos procesados con el fin de crear un modelo de trabajo para un requisito específico, sin que se programe para hacerlo. Existe dentro del universo de la ciencia de datos y principalmente necesita datos estructurados para funcionar. |
| La ciencia de datos implica la gama completa de procesos asociados con la analítica. | El aprendizaje automático es un proceso específico dentro de la ciencia de datos. Utiliza técnicas como la regresión y la agrupación supervisada. |
| La ciencia de datos puede funcionar con métodos de procesamiento manuales, aunque con una eficiencia reducida en comparación con los algoritmos basados en máquinas. | El aprendizaje automático no puede existir sin la ciencia de datos. Los datos se deben recopilar, limpiar y analizar para crear un modelo. |
| La ciencia de datos no se clasifica como un subconjunto de IA. Es un proceso completo en sí mismo. | El aprendizaje automático no solo es un subconjunto de IA, sino que también actúa como un conducto entre la ciencia de datos y la IA. Está en constante evolución con el procesamiento de datos. Es un paso dentro del proceso de la ciencia de datos. |
| La ciencia de datos se utiliza para analizar datos y descubrir patrones e insights que resultan útiles para una empresa que busca mejorar sus productos y servicios al cliente. Permite tomar decisiones empresariales inteligentes. | El aprendizaje automático trata los patrones que se detectan mediante la ciencia de datos como experiencia aprendida y la emplea para crear modelos a fin de que una empresa los aplique a sus procesos. Estos modelos clasifican los nuevos datos que se ingresan y hacen predicciones relacionadas según sus experiencias. |
| En cuanto al uso, la ciencia de datos tiene un gran potencial y se aplica a diversas áreas. | El aprendizaje automático permanece dentro de la etapa de modelado de datos, que forma parte de la ciencia de datos. |
| La ciencia de datos permite que una empresa identifique problemas que hasta un determinado punto eran desconocidos, lo que facilita la tarea de encontrar una solución. | El aprendizaje automático siempre se centra en un problema que se conoce. Todas sus herramientas y técnicas relacionadas se utilizan para crear un modelo de solución inteligente. |
Elección entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático
¿Cómo elige una empresa entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático? La respuesta es que una organización no puede tener una sin la otra. Estos procesos dependen el uno del otro. Las máquinas no pueden obtener experiencia sin datos, y los datos siempre se analizan mejor cuando se procesan dentro de los estándares de la ciencia de datos. En el futuro, los especialistas como los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático deberán tener al menos una comprensión funcional de las áreas de cada uno para mejorar la calidad del trabajo que realizan.
A medida que la IA se vuelve cada vez más esencial para que las organizaciones tengan éxito en el mundo real, la ciencia de datos y el aprendizaje automático se han convertido en el centro de atención. El avance en el campo se mueve hacia el aprendizaje profundo, una parte de la IA y un subconjunto del aprendizaje automático. Con base en la forma en que funcionan las neuronas del cerebro humano, el aprendizaje profundo hace uso de redes neuronales digitales para operar. Ofrece diversas capas de soluciones para resolver desafíos empresariales complejos. Los automóviles autónomos son un gran ejemplo de aprendizaje profundo. Las fuentes de datos se expanden constantemente y la necesidad de recopilarlas y analizarlas seguirá creciendo.
Cómo capitalizar la ciencia de datos y el aprendizaje automático en tu organización
Tu organización necesita la ciencia de datos y el aprendizaje automático para mantenerse competitiva, relevante y productiva. Los insights obtenidos a partir de la aplicación de los principios de la ciencia de datos pueden guiar a la organización hacia el futuro. Las predicciones precisas permiten tomar decisiones fundamentadas en datos que garanticen buenos resultados. Si tu organización ha acumulado una gran cantidad de datos con los que no sabe qué hacer o si te estás quedando atrás de la competencia, Alteryx te dará el impulso de ciencia de datos que necesitas.
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