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¿Modelos predictivos o aprendizaje automático? Comparativa y diferencias

modelos predictivos
Tiempo de lectura: 5 minutos

Modelos predictivos y aprendizaje automático son las técnicas que permiten a los sistemas gestionar datos y aplicar algoritmos inteligentes. Con el flujo continuo de big data que fluye en el sistema con cada día que pasa, es necesario el uso de diversas herramientas predictivas, de aprendizaje y estadísticas que ayuden a las empresas a proporcionar predicciones que mejores sus resultados de negocio.

Estas técnicas también ayudan a dar forma a las tendencias tecnológicas, por lo que se consideran mucho más que términos de moda.

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¿En qué consiste el aprendizaje automático y qué son los modelos predictivos?

El aprendizaje automático es un área de la informática que utiliza métodos de aprendizaje cognitivo para programar los sistemas sin la necesidad de hacerlo explícitamente. Esta disciplina está relacionada con las matemáticas y también con la minería de datos.

El modelado predictivo, por otro lado, es una técnica matemática que utiliza estadísticas para la predicción. El objetivo de los modelos predictivos es trabajar sobre la información proporcionada para llegar a una conclusión final después de que se haya desencadenado un evento.

En pocas palabras, cuando se trata de análisis de datos, el aprendizaje automático es una metodología que se utiliza para diseñar y generar algoritmos y modelos predictivos complejos que anticipan lo que acontecerá en el futuro. Esto se conoce popularmente como análisis predictivo y es utilizado por investigadores, ingenieros, científicos de datos y responsables de negocio para tomar decisiones y descubrir nuevas opciones haciendo uso del conocimiento histórico.

Enfoques y modelos empleados

Aprendizaje automático

  • Árbol de decisiones de aprendizaje
  • Aprendizaje de reglas asociadas
  • Redes neuronales artificiales
  • Deep learning
  • Programación lógica inductiva
  • Agrupamiento
  • Redes bayesianas
  • Aprendizaje reforzado
  • Similitud y aprendizaje métrico.
  • Algoritmos genéticos
  • Aprendizaje automático basado en reglas
  • Aprendizaje de sistemas clasificadores.

Modelos predictivos

  • Método grupal de gestión de datos.
  • Naïve Bayes
  • Árboles de Clasificación y Regresión
  • Redes neuronales
  • Mínimos cuadrados ordinarios
  • Modelos lineales generalizados
  • Regresión logística

Diferencias clave entre aprendizaje automático y modelos predictivos

El aprendizaje automático es una disciplina dentro del área de conocimiento de la inteligencia artificial, donde los algoritmos reciben datos y se les pide que procesen sin un conjunto predeterminado de reglas y regulaciones. Por su parte, los modelos predictivos se emplean para el análisis de datos históricos y datos externos existentes, con el objetivo de identificar patrones y comportamientos.

Como puede verse, existen importantes diferencias entre el aprendizaje automático y los modelos predictivos, aunque las más importantes tienen que ver con los siguientes aspectos:

  • Definició El aprendizaje automático es utilizado para diseñar algoritmos y modelos complejos que se prestan a la predicción. Es el principio básico detrás del modelado predictivo. Por su parte, los modelos predictivos son una forma avanzada de análisis descriptivo básico que utiliza un conjunto de datos actual e histórico para proporcionar un resultado. Se puede decir que se trata de un subconjunto y una aplicación de aprendizaje automático.
  • Funcionamiento. El aprendizaje automático es una técnica adaptativa en la que los sistemas son lo suficientemente inteligentes como para amoldarse y aprender a medida que se agrega un nuevo conjunto de datos, sin la necesidad de ser programados directamente. Los cálculos que se han realizado con anterioridad se utilizarán para proporcionar resultados efectivos en el futuro. Se sabe que los modelos predictivos utilizan clasificadores y la teoría de detección para adivinar la probabilidad de un resultado dado un conjunto de datos de entrada.
  • Aplicación. Los algoritmos de aprendizaje automático están capacitados para aprender de sus errores pasados, mejorando así el rendimiento futuro; mientras que los modelos predictivos se limitan a realizar predicciones informadas basadas en datos históricos sobre eventos futuros.
  • Tecnología. El aprendizaje automático es una tecnología de nueva generación que funciona en base a algoritmos y cantidades masivas de datos, mientras que el análisis predictivo es el estudio y no una tecnología en particular que existió mucho antes de que el aprendizaje automático llegara a existir.
  • Prácticas. Las prácticas relacionadas y las técnicas de aprendizaje para el machine learning incluyen el aprendizaje supervisado y no supervisado, mientras que para el análisis predictivo las principales son el análisis descriptivo, el predictivo y el prescriptivo.

Una vez que un modelo de aprendizaje automático se entrena y se prueba para un conjunto de datos relativamente más pequeño, se puede aplicar el mismo método a los datos ocultos. No es necesario que los datos estén sesgados, ya que ello daría lugar a una mala toma de decisiones. En el caso del análisis predictivo, los datos son útiles cuando están completos, son precisos y sustanciales. La calidad de los datos debe cuidarse cuando los datos se ingieren inicialmente. Las organizaciones usan los modelos predictivos para anticiparse a los futuros comportamientos del consumidor y tomar decisiones racionales basadas en sus hallazgos.

Ambas tecnologías proporcionan soluciones a organizaciones de todo el mundo, ayudándoles a abordar sus problemas y necesidades de una manera mejor y más eficiente. Depende de cada negocio decidir qué tipo de método necesita, aunque hay que tener en cuenta las desventajas de cada opción.

En el caso del aprendizaje automático, uno de los principales inconvenientes es que el problema debe ser muy descriptivo para encontrar el algoritmo correcto para aplicar una solución de este tipo. En lo que respecta a los modelos predictivos, los contras tienen que ver con la necesidad de una gran cantidad de datos, ya que, a más datos históricos, el resultado es más preciso, y también con la posibilidad de que se produzcan fallos en las predicciones, debido a que se tiene en cuenta un conjunto específico de parámetros que no son en tiempo real y, por lo tanto, no se analizan escenarios actuales, que pueden influir.

 

Créditos fotográficos: paulafrench

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