¿Qué es data mining y Machine Learning?

Machine Learning vs Data Mining (en español: Machine Learning o Data Mining). Indudablemente en alguna ocasión, más que nada a quienes nos encontramos en el planeta de la tecnología, nos pasó por la cabeza el interrogante: ¿exactamente en qué se distinguen la educación automático y la minería de datos?

De qué manera llevar a cabo data mining

En Data Mining hay distintas procesos o técnicas con las que efectuar este análisis y extracción de datos para advertir patrones específicos.

• Técnica de asociación o relación. En este desarrollo de Data Mining, los diferentes elementos y una transacción concreta se usan para advertir un patrón concreto. Por servirnos de un ejemplo, si deseamos entender si tenemos la posibilidad de realizar artículos combinados en nuestro comercio on line, esta técnica de Data Mining nos va a ayudar a comprender qué artículos acostumbran a obtener los clientes juntos.
• Técnica de clasificación. A través de la educación automático y la programación lineal, va a poder clasificarse elementos o cambiantes en conjuntos predefinidos. De ahí que asimismo se usan estadísticas, árboles de resolución, redes neuronales…
• Técnica de agrupación. Si bien es afín a la previo, la agrupación en Data Mining es la clasificación de elementos u elementos con especificaciones afines. Al desarrollar esta técnica, se definen conjuntos de clasificación, que no están predefinidos como en la técnica de clasificación.
• Técnica de predicción. Como su nombre señala, esta técnica se apoya en la utilización de datos, sean cambiantes dependientes o independientes, para efectuar conjeturas de accionar.
• Técnica de patrones secuenciales. El período temporal elegido para este análisis de datos tiene un papel fundamental aquí. Los datos de transferencias se usan para detectar patrones o tendencias afines, lo que deja equiparar periodos de un año a otro y también detectar probables ocasiones de negocio.

Minería de datos

En esta era digital, cualquier dispositivo con ingreso a Internet deja una suerte de disco digital y casi todos los sistemas automatizados desarrollan cualquier forma de datos. Además de esto, todos y cada uno de los días viene generado terabyte o petabyte de datos de cada aspecto de nuestra vita diaria. Esta explosión de datos es el resultado de la digitalización de nuestra compañía, del creciente número de gadgets móviles inteligentes y del veloz avance de poderosos instrumentos de bastidores y ficheros de datos. Es requisito investigar estos datos para producir información novedosa a través de el análisis de datos. Es quien entra en juego en la minería de datos. La minería de datos es el desarrollo de selección y análisis de enormes bloques de datos y transformación en un formato estandarizado. La minería de datos convierte una enorme compilación de datos grezzi en información de utilidad.

¿Y de qué charlamos en el momento en que hablamos a Data Mining y Machine Learning?

Si bien es bien difícil detallar la barrera que deja distinguir precisamente los conceptos de estudio automático y minería de datos, tenemos la posibilidad de partir de que cada uno tiene objetivos diferentes. Por una parte, Data Mining quiere conocer patrones extraños con una función enormemente exploratoria, al tiempo que Machine Learning se enfoca en la predicción de patrones populares previamente. De manera mucho más formal, tenemos la posibilidad de determinar los dos conceptos como:

Machine Learning (ML) o estudio automático es una especialidad de IA (inteligencia artificial) (inteligencia artificial) que crea sistemas que aprenden de manera automática. ¿Y qué aprende? Estudiar a detectar patrones, adivinar hábitos, clasificar datos y prosperar de manera autónoma.