Ciencia de datos con aprendizaje automático

Hoy, la tecnología ha dado a luz máquinas de IA que nos han hecho la vida aún más fácil. Es posible que haya experimentado las maravillas de la IA mientras usaba sitios de redes sociales, como Google y Facebook. Muchos de estos sitios utilizan el poder del aprendizaje automático. En este artículo, vamos a hablar sobre la relación entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático. sigue leyendo

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el uso de la IA para ayudar a las máquinas a hacer predicciones basadas en la experiencia previa. Podemos decir que ML es el subconjunto de AI. La calidad y autenticidad de los datos es representativa de su modelo. El resultado de este paso representa los datos que se utilizarán con fines de capacitación.

Después del ensamblaje de datos, está preparado para entrenar las máquinas. Posteriormente, los filtros se utilizan para eliminar los errores y manejar las conversiones de tipos de datos faltantes, la normalización y los valores faltantes.

Para medir el rendimiento objetivo de un determinado modelo, es una buena idea utilizar una combinación de diferentes métricas. Luego puede comparar el modelo con los datos anteriores para fines de prueba.

Para mejorar el rendimiento, debe ajustar los parámetros del modelo. Posteriormente, los datos probados se utilizan para predecir el rendimiento del modelo en el mundo real. Esta es la razón por la que muchas industrias contratan los servicios de profesionales de aprendizaje automático para desarrollar aplicaciones basadas en ML.

¿Qué es la ciencia de datos?

A diferencia del aprendizaje automático, los científicos de datos utilizan las matemáticas, las estadísticas y la experiencia en la materia para recopilar una gran cantidad de datos de diferentes fuentes. Una vez que se recopilan los datos, pueden aplicar el sentimiento de ML y el análisis predictivo para obtener información actualizada de los datos recopilados. En función de los requisitos comerciales, entienden los datos y los proporcionan a la audiencia.

Proceso de ciencia de datos

Para definir el proceso de ciencia de datos, podemos decir que existen diferentes dimensiones de recopilación de datos. Incluyen la recopilación de datos, el modelado, el análisis, la resolución de problemas, el apoyo a las decisiones, el diseño de la recopilación de datos, el proceso de análisis, la exploración de datos, la imaginación y comunicación de los resultados y la respuesta a las preguntas.

No podemos entrar en los detalles de estos aspectos, ya que hará que el artículo sea bastante más largo. Por lo tanto, acabamos de mencionar cada aspecto brevemente.

El aprendizaje automático depende en gran medida de los datos disponibles. Por lo tanto, tienen una fuerte relación entre sí. Entonces, podemos decir que ambos términos están relacionados.

ML es una buena opción para la ciencia de datos. La razón es que la ciencia de datos es un término amplio para diferentes tipos de disciplinas. Los expertos usan diferentes técnicas para ML como agrupación supervisada y regresión. Por otro lado, la ciencia de datos es un término integral que puede no girar en torno a algoritmos complejos.

Sin embargo, se utiliza para estructurar datos, buscar patrones convincentes y asesorar a los tomadores de decisiones para que puedan revolucionar las necesidades comerciales.

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