Hay una superposición considerable entre estos, pero se pueden hacer algunas distinciones. Necesariamente, tendré que simplificar en exceso algunas cosas o dar poca importancia a otras, pero haré todo lo posible para dar una idea de estas áreas.
En primer lugar, la inteligencia artificial es bastante distinta del resto. AI es el estudio de cómo crear agentes inteligentes. En la práctica, es cómo programar una computadora para que se comporte y realice una tarea como lo haría un agente inteligente (por ejemplo, una persona). Esto no tiene que implicar el aprendizaje o la inducción, solo puede ser una forma de 'construir una mejor trampa para ratones'. Por ejemplo, las aplicaciones de IA han incluido programas para monitorear y controlar procesos en curso (por ejemplo, aumentar el aspecto A si parece demasiado bajo). Tenga en cuenta que AI puede incluir casi cualquier cosa que haga una máquina, siempre que no lo haga 'estúpidamente'.
Sin embargo, en la práctica, la mayoría de las tareas que requieren inteligencia requieren la capacidad de inducir nuevos conocimientos a partir de las experiencias. Por lo tanto, un área grande dentro de AI es el aprendizaje automático . Se dice que un programa de computadora aprende alguna tarea de la experiencia si su desempeño en la tarea mejora con la experiencia, de acuerdo con alguna medida de desempeño. El aprendizaje automático implica el estudio de algoritmos que pueden extraer información automáticamente (es decir, sin orientación humana en línea). Es cierto que algunos de estos procedimientos incluyen ideas derivadas directamente de estadísticas clásicas o inspiradas en ellas, pero no tienenser. De manera similar a la IA, el aprendizaje automático es muy amplio y puede incluir casi todo, siempre que tenga algún componente inductivo. Un ejemplo de algoritmo de aprendizaje automático podría ser un filtro de Kalman.
La minería de datos es un área que ha tomado gran parte de su inspiración y técnicas del aprendizaje automático (y algunas, también, de las estadísticas), pero tiene diferentes fines . La minería de datos es realizada por una persona , en una situación específica, en un conjunto de datos en particular, con un objetivo en mente. Por lo general, esta persona quiere aprovechar el poder de las diversas técnicas de reconocimiento de patrones que se han desarrollado en el aprendizaje automático. Muy a menudo, el conjunto de datos es masivo , complicado y / o puede tener problemas especiales(como que hay más variables que observaciones). Por lo general, el objetivo es descubrir / generar algunas ideas preliminares en un área donde realmente había poco conocimiento de antemano, o ser capaz de predecir con precisión las futuras observaciones. Además, los procedimientos de minería de datos pueden ser 'no supervisados' (no sabemos la respuesta - descubrimiento) o 'supervisados' (sabemos la respuesta - predicción). Tenga en cuenta que el objetivo generalmente no es desarrollar una comprensión más sofisticada del proceso subyacente de generación de datos. Las técnicas comunes de minería de datos incluirían análisis de conglomerados, árboles de clasificación y regresión y redes neuronales.
Supongo que no necesito decir mucho para explicar qué estadísticas hay en este sitio, pero quizás pueda decir algunas cosas. La estadística clásica (aquí quiero decir tanto frecuentista como bayesiana) es un subtema dentro de las matemáticas. Lo considero en gran medida la intersección de lo que sabemos sobre probabilidad y lo que sabemos sobre optimización. Aunque la estadística matemática puede estudiarse simplemente como un objeto de investigación platónico, se entiende principalmente como más práctica y aplicada en carácter que otras áreas matemáticas más raras. Como tal (y notablemente en contraste con la minería de datos anterior), se emplea principalmente para comprender mejor algún proceso particular de generación de datos. Por lo tanto, generalmente comienza con un modelo formalmente especificado, y de esto se derivan procedimientos para extraer con precisión ese modelo de instancias ruidosas (es decir, estimación, optimizando alguna función de pérdida) y poder distinguirlo de otras posibilidades (es decir, inferencias basadas en propiedades conocidas de distribuciones de muestreo). La técnica estadística prototípica es la regresión.
Common data mining techniques would include cluster analyses, classification and regression trees, and neural networks.¿Es seguro decir que una red neuronal es un ejemplo de una herramienta de aprendizaje automático utilizada en la minería de datos, en comparación con un análisis de clúster que es un algoritmo no diseñado para el aprendizaje automático utilizado para la minería de datos?Muchas de las otras respuestas han cubierto los puntos principales, pero usted solicitó una jerarquía si existe y la forma en que la veo, aunque cada una de ellas es una disciplina en sí misma, hay una jerarquía que nadie parece haber mencionado todavía, ya que cada una se basa en El anterior.
En breve
Ahora que se dice esto, habrá algunos problemas de IA que caen solo en la IA y de manera similar para los otros campos, pero la mayoría de los problemas interesantes hoy en día (autos autónomos, por ejemplo) podrían llamarse fácil y correctamente. Espero que esto aclare la relación entre ellos por la que preguntaste.
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En general, los modelos probabilísticos (y, por lo tanto, las estadísticas) han demostrado ser la forma más efectiva de estructurar formalmente el conocimiento y la comprensión en una máquina, hasta el punto de que los otros tres (AI, ML y DM) son hoy en su mayoría subcampos de estadística. No es la primera disciplina en convertirse en un brazo oculto de las estadísticas ... (Economía, psicología, bioinformática, etc.)
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Podemos decir que todos están relacionados, pero son cosas diferentes. Aunque puede tener cosas en común entre ellas, como las estadísticas y la minería de datos, utiliza métodos de agrupación.
Déjame intentar definir brevemente cada uno:
La estadística es una disciplina muy antigua basada principalmente en métodos matemáticos clásicos, que se puede utilizar con el mismo propósito que la minería de datos que a veces es clasificar y agrupar cosas.
La minería de datos consiste en construir modelos para detectar los patrones que nos permiten clasificar o predecir situaciones dada una cantidad de hechos o factores.
La inteligencia artificial (ver Marvin Minsky *) es la disciplina que trata de emular cómo funciona el cerebro con métodos de programación, por ejemplo, la construcción de un programa que juega al ajedrez.
El aprendizaje automático es la tarea de construir conocimiento y almacenarlo de alguna forma en la computadora; esa forma puede ser de modelos matemáticos, algoritmos, etc. Cualquier cosa que pueda ayudar a detectar patrones.
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Estoy más familiarizado con el aprendizaje automático (eje de minería de datos), así que me concentraré en eso:
El aprendizaje automático tiende a interesarse en la inferencia en situaciones no estándar, por ejemplo, datos no iid, aprendizaje activo, aprendizaje semi-supervisado, aprendizaje con datos estructurados (por ejemplo, cadenas o gráficos). ML también tiende a interesarse en los límites teóricos sobre lo que se puede aprender, que a menudo forma la base de los algoritmos utilizados (por ejemplo, la máquina de vectores de soporte). ML tiende a ser de naturaleza bayesiana.
La minería de datos está interesada en encontrar patrones en datos que aún no conoce. No estoy seguro de que sea significativamente diferente del análisis exploratorio de datos en estadísticas, mientras que en el aprendizaje automático generalmente hay un problema mejor definido para resolver.
ML tiende a estar más interesado en conjuntos de datos pequeños donde el problema es el ajuste excesivo y la minería de datos tiende a interesarse en conjuntos de datos a gran escala donde el problema está relacionado con la cantidad de datos.
Las estadísticas y el aprendizaje automático proporcionan muchas de las herramientas básicas utilizadas por los mineros de datos.
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Aquí está mi opinión al respecto. Comencemos con las dos categorías muy amplias:
Tanto ML como DM son generalmente ambos, AI y estadísticas, ya que generalmente involucran métodos básicos de ambos. Estas son algunas de las diferencias:
Además, la minería de datos generalmente implica mucha más administración de datos , es decir, cómo organizar los datos en estructuras de índices y bases de datos eficientes.
Desafortunadamente, no son tan fáciles de separar. Por ejemplo, existe un "aprendizaje no supervisado", que a menudo está más estrechamente relacionado con DM que con ML, ya que no puede optimizar hacia la meta. Por otro lado, los métodos de DM son difíciles de evaluar (¿cómo calificas algo que no sabes?) Y a menudo se evalúan en las mismas tareas que el aprendizaje automático, al omitir cierta información. Sin embargo, esto generalmente hará que parezca que funcionan peor que los métodos de aprendizaje automático que pueden optimizar hacia el objetivo de evaluación real.
Además, a menudo se usan en combinaciones. Por ejemplo, se usa un método de minería de datos (por ejemplo, agrupamiento o detección de valores atípicos no supervisados) para preprocesar los datos, luego el método de aprendizaje automático se aplica a los datos preprocesados para capacitar a mejores clasificadores.
El aprendizaje automático suele ser mucho más fácil de evaluar: hay un objetivo como la puntuación o la predicción de clase. Puede calcular la precisión y la recuperación. En la minería de datos, la mayoría de las evaluaciones se realizan omitiendo cierta información (como las etiquetas de clase) y luego probando si su método descubrió la misma estructura. Esto es ingenuo en el sentido, ya que supone que las etiquetas de clase codifican la estructura de los datos por completo; en realidad castigas el algoritmo de minería de datos que descubre algo nuevo en tus datos. Otra forma de evaluarlo indirectamente es cómo la estructura descubierta mejora el rendimiento del algoritmo de ML real (por ejemplo, al particionar datos o eliminar valores atípicos). Aún así, esta evaluación se basa en la reproducción de los resultados existentes, que en realidad no es el objetivo de la minería de datos ...
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Añadiría algunas observaciones a lo que se ha dicho ...
AI es un término muy amplio para todo lo que tiene que ver con máquinas que realizan actividades de razonamiento o de apariencia sensible, que van desde planificar una tarea o cooperar con otras entidades, hasta aprender a operar las extremidades para caminar. Una definición concisa es que la IA está relacionada con la computadora y aún no sabemos cómo hacerlo bien. (Una vez que sabemos cómo hacerlo bien, generalmente recibe su propio nombre y ya no es "AI").
Tengo la impresión, al contrario de Wikipedia, de que el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático son el mismo campo, pero el primero lo practican personas de informática, mientras que el segundo lo practican estadísticos e ingenieros. (Muchos campos técnicos son descubiertos una y otra vez por diferentes subgrupos, que a menudo aportan su propia jerga y mentalidad a la mesa).
La minería de datos, en mi opinión de todos modos, toma Machine Learning / Pattern Recognition (las técnicas que funcionan con los datos) y los envuelve en bases de datos, infraestructura y técnicas de validación / limpieza de datos.
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Lamentablemente, la diferencia entre estas áreas es en gran medida donde se enseñan: las estadísticas se basan en departamentos de matemáticas, ai, aprendizaje automático en departamentos de informática y la minería de datos es más aplicada (utilizada por departamentos comerciales o de marketing, desarrollada por compañías de software) .
En primer lugar, la IA (aunque podría significar cualquier sistema inteligente) ha significado tradicionalmente enfoques basados en la lógica (por ejemplo, sistemas expertos) en lugar de una estimación estadística. La estadística, basada en departamentos de matemáticas, ha tenido una muy buena comprensión teórica, junto con una sólida experiencia aplicada en ciencias experimentales, donde existe un modelo científico claro, y se necesitan estadísticas para tratar con los limitados datos experimentales disponibles. El enfoque a menudo ha sido exprimir la máxima información de conjuntos de datos muy pequeños. Además, existe un sesgo hacia las pruebas matemáticas: no será publicado a menos que pueda probar cosas sobre su enfoque. Esto ha tendido a significar que las estadísticas han quedado rezagadas en el uso de computadoras para automatizar el análisis. De nuevo, La falta de conocimiento de programación ha impedido que los estadísticos trabajen en problemas a gran escala donde los problemas de computación se vuelven importantes (considere GPU y sistemas distribuidos como hadoop). Creo que áreas como la bioinformática ahora han movido las estadísticas más en esta dirección. Finalmente, diría que los estadísticos son un grupo más escéptico: no afirman que descubras el conocimiento con las estadísticas, sino que un científico plantea una hipótesis, y el trabajo del estadístico es verificar que la hipótesis esté respaldada por los datos. El aprendizaje automático se enseña en los departamentos de CS, que desafortunadamente no enseñan las matemáticas apropiadas: el cálculo multivariable, la probabilidad, las estadísticas y la optimización no son comunes ... uno tiene conceptos vagos 'glamorosos' como aprender de ejemplos ...Elementos de aprendizaje estadístico página 30. Esto tiende a significar que hay muy poca comprensión teórica y una explosión de algoritmos, ya que los investigadores siempre pueden encontrar algunos conjuntos de datos en los que su algoritmo sea mejor. Así que hay grandes fases de exageración a medida que los investigadores de ML persiguen el siguiente gran avance: redes neuronales, aprendizaje profundo, etc. Desafortunadamente, hay mucho más dinero en los departamentos de CS (piense en Google, Microsoft, junto con el "aprendizaje" más comercializable). los estadísticos más escépticos son ignorados. Finalmente, existe una inclinación empirista: básicamente, existe una creencia subyacente de que si arroja suficientes datos al algoritmo 'aprenderá' las predicciones correctas. Si bien estoy predispuesto contra ML, hay una idea fundamental en ML que los estadísticos han ignorado: que las computadoras pueden revolucionar la aplicación de estadísticas.
Hay dos formas: a) automatizar la aplicación de pruebas y modelos estándar. Por ejemplo, ejecutar una batería de modelos (regresión lineal, bosques aleatorios, etc. probar diferentes combinaciones de entradas, configuraciones de parámetros, etc.). Esto realmente no ha sucedido, aunque sospecho que los competidores en kaggle desarrollan sus propias técnicas de automatización. b) aplicar modelos estadísticos estándar a grandes datos: piense, por ejemplo, en Google Translate, sistemas de recomendación, etc. (nadie afirma que, por ejemplo, las personas traducen o recomiendan de esa manera ... pero es una herramienta útil). Los modelos estadísticos subyacentes son sencillos, pero existen enormes problemas computacionales al aplicar estos métodos a miles de millones de puntos de datos.
La minería de datos es la culminación de esta filosofía ... desarrollar formas automatizadas de extraer conocimiento de los datos. Sin embargo, tiene un enfoque más práctico: esencialmente se aplica a los datos de comportamiento, donde no existe una teoría científica general (marketing, detección de fraude, spam, etc.) y el objetivo es automatizar el análisis de grandes volúmenes de datos: sin duda El equipo de estadísticos podría producir mejores análisis con el tiempo suficiente, pero es más rentable usar una computadora. Además, como explica D. Hand, es el análisis de datos secundarios: datos que se registran de todos modos en lugar de datos que se han recopilado explícitamente para responder una pregunta científica en un diseño experimental sólido. Estadísticas de minería de datos y más, D Hand
Entonces, resumiría que la IA tradicional se basa en la lógica más que en la estadística, el aprendizaje automático es estadística sin teoría y las estadísticas son 'estadísticas sin computadoras', y la minería de datos es el desarrollo de herramientas automatizadas para el análisis estadístico con mínima intervención del usuario.
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La minería de datos consiste en descubrir patrones ocultos o conocimiento desconocido, que las personas pueden utilizar para la toma de decisiones.
El aprendizaje automático se trata de aprender un modelo para clasificar nuevos objetos.
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En mi opinión, la inteligencia artificial podría considerarse como el "superconjunto" de campos como el aprendizaje automático, la minería de datos, el reconocimiento de patrones, etc.
Estadísticas, es un campo de las matemáticas que incluye todos los modelos matemáticos, técnicas y teoremas que se utilizan en la IA.
El aprendizaje automático es un campo de IA que incluye todos los algoritmos que aplican los modelos estadísticos mencionados anteriormente y da sentido a los datos, es decir, análisis predictivos como la agrupación y la clasificación.
La minería de datos es la ciencia que utiliza todas las técnicas anteriores (aprendizaje automático principalmente) para extraer patrones útiles e importantes de los datos. La minería de datos generalmente tiene que ver con la extracción de información útil de conjuntos de datos masivos, es decir, Big Data.
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¿Qué tal: enseñar máquinas para aprender
Reconocer patrones significativos en los datos: minería de datos
Predecir el resultado de patrones conocidos: ML
Encuentre nuevas funciones para reasignar datos sin procesar: AI
Este cerebro de pájaro realmente necesita definiciones simples.
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A menudo, la minería de datos intenta "predecir" algunos datos futuros o "explicar" por qué sucede algo.
Las estadísticas se usan más para validar la hipótesis en mis ojos. Pero esta es una discusión subjetiva.
Una diferencia obvia entre los estadísticos y los mineros de datos se puede encontrar en el tipo de estadísticas resumidas que observan.
Las estadísticas a menudo se limitarán a R² y precisión, mientras que los mineros de datos analizarán las curvas AUC, ROC, curvas de elevación, etc. y también podrían preocuparse al emplear una curva de precisión relacionada con los costos.
Los paquetes de minería de datos (por ejemplo, el código abierto Weka), han incorporado técnicas para la selección de entrada, admiten la clasificación de máquinas de vectores, etc., mientras que en su mayor parte están ausentes en paquetes estadísticos como JMP. Hace poco, cuando hice un curso sobre "minería de datos en jmp" de la gente de jmp, y aunque es un paquete visualmente sólido, faltan algunas técnicas esenciales de minería de datos pre / post / mid. La selección de entrada se realizó manualmente, para obtener información sobre los datos, aún en la minería de datos, es solo su intención lanzar algoritmos, de manera inteligente, en datos grandes y ver automáticamente lo que sale. Obviamente, el curso fue impartido por personas de estadísticas, que enfatizaron la mentalidad diferente entre los dos.
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