Machine Learning y Data Mining

Los que estamos un poco más involucrados con el mundo de la analítica escuchamos a diario aplicaciones y bondades de Machine Learning y hasta términos mucho más novedosos como Inteligencia Artificial (AI). Sin embargo, que sabemos acerca de estos temas y como podríamos aprovecharlo en nuestro día a día.

Machine Learning es una rama de la computación científica y se enfoca en crear algoritmos y descubrimiento de patrones dentro de los datos. La idea es otorgar  a las computadoras la habilidad de aprender con código que no necesariamente haya sido creado para tal fin.

Las técnicas de Machine Learning se pueden separar en métodos supervisados y no supervisados.

Los métodos supervisados por ejemplo le sirven a Facebook para identificar el rostro de nuestros amigos cada vez que publicamos una foto en el muro. Otra aplicación sencilla es Shazam que puede identificar la canción que estamos escuchando con solo acercar el teléfono móvil.

Los métodos no supervisados los utiliza Netflix para sugerirnos las siguiente película o contenido. Otro ejemplo es Amazon que ha perfeccionado su sistema de recomendación gracias a estas técnicas de Machine Learning.

Se parecen y hasta utilizan las mismas técnicas. ¿Entonces que los diferencia?

Machine Learning está orientado hacia el resultado mientras que Data Mining se orienta hacia el descubrimiento de concocimiento. Esa es la única separación ya que ambas utilizan las mismas técnicas: técnicas estadísticas y de ciencias de la computación.

Según el objetivo, hasta puede ser irrelevante esta pregunta. El uso  técnicas de Machine Learning (Data Mining) per se ya es un gran avance.