Minería de datos frente a aprendizaje automático: Técnicas, aplicaciones y sinergias

La minería de datos y el aprendizaje automático son conceptos relacionados en el campo de la ciencia de datos que se utilizan para extraer perspectivas valiosas.

Hoy en día, recopilar datos es más fácil y sencillo que nunca, pero obtener información y perspectivas precisas puede resultar complicado.

Las grandes empresas que manejan enormes cantidades de datos encuentran dificultades a la hora de gestionarlos, organizarlos y extraer de ellos información significativa.

Aquí es donde las empresas pueden aprovechar dos técnicas: la minería de datos y el aprendizaje automático.

Ambas pueden descubrir patrones en los datos recopilados y permitir a las empresas tomar decisiones informadas y basadas en estos datos.

Aunque ambas pertenecen a la ciencia de datos e implican métodos analíticos, existen algunas diferencias entre los dos términos.

En este artículo, hablaré sobre qué son la minería de datos y el aprendizaje automático, sus técnicas y aplicaciones, y las diferencias entre ellos.

Comencemos

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un proceso que consiste en recopilar y analizar una gran cantidad de datos de la web y encontrar patrones en ellos. Al detectar relaciones y patrones en los datos mediante este método manual, los científicos de datos ayudan a una empresa a resolver sus problemas empresariales, predecir tendencias y tomar decisiones informadas.

La minería de datos también ayuda a las empresas a mitigar riesgos y a descubrir nuevas posibilidades de negocio. Este proceso comienza con el objetivo de hacer crecer un negocio. Los datos se recopilan de múltiples fuentes y se colocan en almacenes de datos, que actúan como un repositorio de datos analíticos.

Con la ayuda de la minería de datos, las empresas pueden realizar procesos de limpieza en los que añaden la información que falta y eliminan los duplicados. Para detectar patrones, la minería de datos utiliza modelos matemáticos y técnicas sofisticadas. Aprovecha tecnologías como el aprendizaje automático, las bases de datos y la estadística.

Ejemplo: Los bancos o las industrias financieras utilizan técnicas de minería de datos para detectar riesgos de mercado. El proceso se utiliza con frecuencia en los sistemas antifraude y las calificaciones crediticias para evaluar las transacciones, las tendencias de compra, los datos financieros de los clientes, las transacciones con tarjetas, etc.

Las empresas de marketing utilizan la minería de datos para descubrir los hábitos o preferencias de los clientes con el fin de mejorar sus iniciativas de marketing sobre devoluciones, gestionar las obligaciones reglamentarias y examinar el éxito de los distintos canales de venta.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es una tecnología que hace que los ordenadores piensen y actúen como los humanos. Permite a los ordenadores aprender de datos anteriores y tomar decisiones similares a las humanas. Esto facilita una menor interferencia humana en las operaciones de la empresa, les libera de tareas manuales y repetitivas y aumenta su concentración en tareas más importantes.

El método ML se perfecciona y automatiza en función de las experiencias de aprendizaje de las máquinas durante el proceso. Los ordenadores reciben datos de alta calidad y utilizan diversas técnicas para desarrollar modelos de aprendizaje automático con el fin de entrenar a las máquinas basándose en los datos.

El algoritmo utilizado en el modelo ML depende del tipo de datos y de la acción automatizada. Las empresas utilizan este método para automatizar varios procesos empresariales y llevar a cabo un desarrollo rápido.

El aprendizaje automático se utiliza para diversos fines en todos los sectores, como el análisis de redes sociales, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de emociones, etc. En pocas palabras, el ML ayuda a desarrollar y diseñar algoritmos o programas complejos para grandes conjuntos de datos con el fin de proporcionar mejores resultados y eficiencias a los usuarios y predecir tendencias futuras. Estos programas pueden aprender de conjuntos de datos y experiencias específicas para mejorar los resultados.

Con datos de entrenamiento frecuentes como entrada, los algoritmos pueden ser mejorados por los propios modelos de aprendizaje automático.

El ML cuenta con varios algoritmos, como la regresión lineal, la regresión logística, el árbol de decisión, el algoritmo SVM, el algoritmo Naive Bayes, el algoritmo KNN, K-means, el algoritmo Random forest, etc. Los algoritmos de ML se clasifican en:

• Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado utiliza el algoritmo ML, que ya está entrenado en un conjunto de datos concreto.
• Aprendizaje no supervisado: Utiliza el algoritmo ML, que ya está entrenado pero sobre un conjunto de datos sin etiquetar.
• Aprendizaje por refuerzo: Utiliza un algoritmo basado en ensayo y error para mejorarse a sí mismo y aprender de cosas nuevas.

Minería de datos vs. ML: Características

Características de la minería de datos

• Información procesable: La minería de datos recopila información significativa a partir de grandes cantidades de datos.
• Descubrimiento automatizado: El modelo de extracción de datos utiliza un algoritmo para reunir una enorme cantidad de datos y extraer la información necesaria.
• Agrupación: La minería de datos puede extraer grupos de los datos. Por ejemplo, un modelo identifica el grupo de empleados con unos ingresos regulares de un rango fijo.
• Almacenamiento de datos: Todos los datos se guardan en almacenes de datos seguros para que, si surge algún problema, pueda abordarse rápidamente en caso de necesidad. También es donde los datos se limpian y se preparan adecuadamente.

Características del aprendizaje automático

• Visualización automatizada de datos: El ML ofrece una gran variedad de métodos que pueden generar información enriquecida, que se utiliza además para datos estructurados y no estructurados. Las empresas utilizan información precisa y relevante para mejorar la eficiencia en su desarrollo y operaciones facilitando herramientas de visualización de datos fáciles de usar.
• Mejor análisis: El ML ayuda a los analistas de datos a procesar y analizar de forma eficiente y rápida grandes cantidades de datos. Con algoritmos eficientes y modelos basados en datos, crea mejores resultados.
• Mejor compromiso con el cliente: El ML ayuda a detectar ciertas frases, palabras, estilos de material, oraciones, etc., que atraen al público objetivo. También puede conocer sus sentimientos, preferencias y comportamiento, lo que le ayudará a mejorar sus ofertas. Esto, a su vez, ayuda a mejorar el compromiso de los clientes.
• Inteligencia empresarial mejorada: Cuando las funciones de ML se fusionan con la analítica, puede obtener una excelente inteligencia empresarial para impulsar sus iniciativas estratégicas.

Minería de datos vs. ML: Objetivos

Objetivos de la minería de datos

La minería de datos extrae los datos necesarios de un mar de datos. Se trata de un método sencillo que emplea diferentes técnicas para obtener el resultado deseado.

• Predicción: La minería de datos ayuda a las empresas a predecir resultados futuros. Por ejemplo, cuántos ingresos por ventas puede generar una tienda en los próximos tres meses.
• Identificación: Identifica patrones en los datos recopilados y organizados. Por ejemplo, las parejas de recién casados buscan muebles nuevos.
• Clasificación: La minería de datos separa los datos en clases. Por ejemplo, los clientes pueden clasificarse en varias categorías en función de su edad, sexo, artículo de compra, ubicación, etc.
• Optimización: La minería de datos optimiza el uso de los recursos existentes, como el espacio, el dinero, los materiales o el tiempo. Por ejemplo, puede averiguar cómo hacer el mejor uso de los anuncios para aumentar las ventas o los beneficios.

Objetivos del aprendizaje automático

• Desarrollar algoritmos para lograr conocimientos prácticos
• Aprender de experiencias y datos anteriores y producir mejores resultados
• Predecir resultados y tendencias futuras
• Analizar diferentes aspectos de los comportamientos de aprendizaje
• Aprovechar las capacidades de los sistemas informáticos
• Proporcionar perspectivas precisas y relevantes para la inteligencia empresarial
• Automatizar tareas repetitivas que consumen mucho tiempo

Minería de datos vs. ML: Técnicas

Técnicas de minería de datos

Las técnicas utilizadas a menudo en la minería de datos son

• Clasificación: Esta técnica le ayuda a clasificar o categorizar los datos en diferentes grupos como humanos, animales, países, género, etc.
• Agrupación: El análisis de agrupación facilita la comparación de los datos. Permite identificar los puntos en común y las variaciones entre varios datos.
• Regresión: El análisis de regresión es una técnica que se aplica para determinar y evaluar las relaciones entre diferentes elementos debido a la adición de varios componentes nuevos.
• Exterior: Esta técnica se refiere a la identificación de puntos de datos en el conjunto de datos recopilados que pueden variar de una tendencia a un comportamiento.
• Patrón secuencial: Se trata de una técnica de minería de datos utilizada para detectar tendencias típicas recurrentes mediante el examen de los datos. Por lo tanto, ayuda a encontrar los segmentos intrigantes entre el grupo de secuencias de datos. La importancia de esta secuencia viene determinada por la frecuencia de aparición, la longitud y otros factores.
• Predicción: Utiliza numerosas técnicas de minería de datos, como la agrupación, las tendencias, la clasificación, etc., para predecir acontecimientos futuros. Los expertos en minería de datos predicen las tendencias futuras estudiando las secuencias de datos, las diferentes instancias y los acontecimientos pasados.
• Reglas de asociación: Dentro de la vasta recopilación de datos en diferentes tipos de bases de datos, se producen interacciones entre varios elementos de datos para ilustrar la probabilidad de cada uno de ellos. De ahí que las reglas de asociación ofrezcan sentencias si-entonces para llevar a cabo estas interacciones.

Técnicas de aprendizaje automático

Las diferentes técnicas de ML son:

• Regresión: Se incluye en la categoría de ML supervisado que ayuda a predecir un valor concreto basándose en los datos. Por ejemplo, ayuda a predecir el precio de un artículo basándose en datos de precios anteriores.
• Clasificación: Es otra clase de ML supervisado que ayuda a explicar o predecir un valor de clase. Por ejemplo, puede predecir si un cliente comprará o no un producto determinado.
• Agrupación: Esta técnica pretende agrupar características similares para comprender la calidad de la solución.
• Métodos de ensemble: Se refieren a la combinación de diferentes modelos utilizados en conjunto para obtener interpretaciones de mayor calidad que con un único modelo.
• Incrustación de palabras: Permite capturar fácilmente la palabra en el documento, lo que permite a los expertos en datos realizar operaciones aritméticas con una gran variedad de palabras.
• Reducción de la dimensionalidad: Se utiliza para eliminar la información inútil del conjunto de datos y presentar sólo la información necesaria.
• Aprendizaje por refuerzo: Puede registrar las acciones de forma acumulativa y utilizar una acción de ensayo y error en el entorno establecido.
• Aprendizaje por transferencia: Este método se utiliza para reutilizar la parte entrenada de la red neuronal y adaptarla a una tarea similar.
• Redes neuronales: Su objetivo es recoger patrones no lineales dentro de la información añadiendo múltiples capas al modelo.

Lea también: Aprenda ingeniería de características para la ciencia de datos y el ML.

Minería de datos vs. ML: Componentes

Componentes de la minería de datos

Los principales componentes son los siguientes

• Bases de datos: En este componente de la minería de datos se almacenan los datos. Aquí es donde se implementan las técnicas de integración y limpieza de datos.
• Servidor de almacén de datos: Este recupera la información esencial basada en las demandas de los usuarios desde un almacén de datos.
• Base de conocimientos: La base de conocimientos o dominio de conocimientos ayuda a descubrir nuevos patrones en los datos extraídos.
• Motorde minería de datos: Ayuda a realizar tareas como la clasificación, el análisis de conglomerados, la asociación, etc.
• Módulo de evaluación de patrones: Este módulo se comunica con la estructura de minería de datos para buscar patrones interesantes.
• Interfaz de usuario: En una herramienta de análisis de datos dispondrá de una interfaz gráfica de usuario en la que podrá controlar las características, realizar el proceso de forma eficaz, realizar un seguimiento de los cambios y el progreso, y ver los elementos predichos.

Componentes del aprendizaje automático

Existen numerosos algoritmos de ML, y cada algoritmo tiene tres componentes:

• Representación: Este componente indica qué aspecto tiene un modelo y cómo representar los conocimientos básicos. Por ejemplo, habrá conjuntos de reglas, redes neuronales, conjuntos de modelos, máquinas de vectores soporte, modelos gráficos, árboles de decisión, etc.
• Evaluación: Este componente le permite evaluar diferentes programas, como la predicción y el recuerdo, la probabilidad posterior, el error al cuadrado, la precisión, el margen, etc.
• Optimización: Este componente ayuda a generar nuevos programas optimizados y puede definirse como un proceso de búsqueda. Los distintos tipos de optimización pueden ser convexa, restringida y combinatoria.

Minería de datos vs. ML: Aplicaciones

Aplicaciones de la minería de datos

• Sanidad: Con el fin de mejorar los sistemas sanitarios, la tecnología de minería de datos proporciona diversas capacidades. Proporciona información para ayudar a mejorar la atención al paciente y minimizar los gastos.
• Banca: Las soluciones de minería de datos se utilizan en la banca para mejorar la capacidad de descubrir daños, retos, tendencias y mucho más.
• Educación: En el campo de la educación, la minería de datos ayuda a la expansión y el desarrollo de las instituciones educativas a través de la información recopilada de diferentes fuentes y realizando análisis de la competencia.
• Seguridad: Para detectar el fraude, la minería de datos ayuda a convertir los datos en información valiosa y a descubrir nuevos patrones.
• Marketing: La minería de datos permite a las organizaciones separar su base de clientes en varios segmentos. De este modo, pueden personalizar sus servicios en función de las necesidades únicas de los clientes pertenecientes a distintos segmentos.

Aplicaciones del aprendizaje automático

• Reconocimiento de imágenes: El aprendizaje automático ayuda a las industrias a reconocer imágenes, caras, textos, etc. Por ejemplo, puede clasificar perros y gatos, hacer un seguimiento de la asistencia de los empleados con tecnología de reconocimiento facial, etc.
• Reconocimiento del habla: Los sistemas inteligentesbasados en el reconocimiento del habla, como Siri, Alexa, etc., utilizan algoritmos de ML para comunicarse. Pueden convertir fácilmente el habla en texto con la capacidad de aprendizaje automático.
• Sistemas de recomendación: Con un mundo cada vez más digitalizado, las empresas de base tecnológica quieren ofrecer servicios personalizados a los consumidores. Esto es posible gracias a los sistemas de recomendación que analizan las preferencias de los usuarios y les recomiendan servicios o contenidos en consecuencia.
• Coches autoconducidos: Los coches autoconducidos, como los Tesla, se están haciendo populares entre muchos clientes, ya que ofrecen una conducción avanzada o automatizada. El ML se utiliza en los coches autoconducidos para detectar el tráfico y proporcionar una mayor seguridad.
• Detección de fraudes: Desde la compra de artículos hasta la realización de transacciones, todo es ahora fácil de usar y más accesible. Pero con el aumento de la digitalización, también han aumentado los casos de actividades fraudulentas. Para mitigar o limitar este problema, las soluciones de detección de fraudes están equipadas con algoritmos ML avanzados que pueden detectar el fraude fácilmente e incluso a distancia.

Minería de datos vs. ML: Similitudes

• Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático se utilizan en el campo de la ciencia de datos, por ejemplo, el modelado predictivo y el análisis de sentimientos.
• Ambos incluyen conceptos matemáticos, algoritmos y estadísticas relacionados.
• Ambas pueden filtrar un conjunto masivo de datos, aplicaciones (utilizando métodos algorítmicos) y herramientas.
• Ambos adoptan métodos algorítmicos o estructuras comparables.

Minería de datos vs. ML: Diferencias

Minería de datos	Aprendizaje automático
La minería de datos es un proceso de extracción de información significativa a partir de los datos recopilados. Las técnicas de minería de datos se utilizan para recopilar datos, analizarlos, detectar patrones y obtener información valiosa.	El aprendizaje automático es una tecnología utilizada para automatizar tareas, obtener información, tomar mejores decisiones y predecir acontecimientos futuros. La tecnología de aprendizaje automático se utiliza para pronosticar resultados, como la aproximación temporal, la estimación de precios, etc.
El objetivo principal es mejorar la utilidad de la información recopilada.	Implica procesos como la limpieza de datos, la ingeniería de características, las predicciones y las transformaciones.
La minería de datos es un tipo de actividad de investigación que utiliza muchas tecnologías, entre ellas el aprendizaje automático.	El ML es un sistema de autoformación y autoaprendizaje para realizar tareas con precisión.
Se requiere esfuerzo humano.	No se requiere esfuerzo humano una vez realizado el diseño.
La minería de datos extrae datos de las fuentes y los almacena en depósitos de datos.	La tecnología de aprendizaje automático lee las máquinas y sigue aprendiendo y evolucionando.
Desvela perspectivas y patrones ocultos.	Genera predicciones para influir en las decisiones empresariales basándose en ellas.
Se basa en datos históricos.	Se basa en datos históricos y en tiempo real.
Puede aplicarse en un vasto ámbito o sectores, como la fabricación, la ciberseguridad, las finanzas, la banca, el marketing, la educación, la sanidad, los motores de búsqueda y muchos más.	Utiliza tipos de datos ordinales, continuos, discretos y nominales.
Puede aplicarse en un ámbito limitado, como la sanidad, las ciencias sociales, los negocios, etc.	Puede aplicarse en un área o sectores amplios, como la fabricación, la ciberseguridad, las finanzas, la banca, el marketing, la educación, la sanidad, los motores de búsqueda, y muchos más.

Conclusión

La minería de datos y el aprendizaje automático son similares; ambos se utilizan en el análisis de datos para obtener información y conocimientos valiosos.

Sin embargo, existen muchas diferencias entre ellas. La minería de datos es un proceso en el que se extrae la información necesaria de un conjunto de datos para detectar patrones y ganar eficiencia. Por otro lado, el ML realiza predicciones y automatiza procesos utilizando datos y experiencias previas.

Por lo tanto, si desea aplicarlos en tiempo real, resulta beneficioso comprender los enfoques de cada método. Y cuando se utilizan conjuntamente, pueden aportar mayores ventajas a su empresa a la hora de hacer crecer su negocio, mejorar las operaciones y ayudarle a tomar mejores decisiones.

También puede explorar algunas técnicas clave de minería de datos.