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Diferencia entre Machine Learning y estadísticas

El machine learning, un subcampo de las ciencias computacionales, específicamente basada en inteligencia artificial, no es algo nuevo. Se trata del desarrollo de fórmulas para que una computadora aprenda.

Básicamente, esto influiría positivamente en la productividad y sofisticación de una empresa. Aunque no todas se verían beneficiadas del machine learning, por ejemplo, para una startup tal vez sea un costo difícil de cubrir.

Pero, ¿qué hay sobre las estadísticas? En Internet siempre encontramos diversos artículos sobre debates entre estadísticas y machine learning. En este artículo, te mostraremos si el machine learning es solo estadística glorificada o algo más allá ¡Descubrilo a continuación!

Machine learning y su importancia histórica

Traducido al español lo conocemos como “aprendizaje automático”, un método que, contrario a la creencia popular, ha existido desde hace décadas. En un principio fue rechazado, ya que requería de una gran potencia computacional en cuanto a equipos y data.

Hoy se han superado en gran medida estas limitantes, dando paso al renacimiento del machine learning, por el auge informático. Esta tecnología brinda al desarrollo de software mayor naturalidad en los procesos al identificar patrones de gran complejidad.

Y es que el aprendizaje automatizado ha evolucionado de forma significativa durante estos últimos veinte años. Pero ahora en 2019, se ha convertido en una herramienta indispensable para potenciar el rendimiento y productividad de las compañías ¿por qué ocurre este fenómeno?

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En la actualidad, los procesos requieren mayor celeridad, entrega de productos eficientes y constante mejora para clientes cada vez más exigentes. El machine learning ha demostrado ser realmente elemental en diversos campos empresariales, destacando en el análisis financiero, epidemiología, etc.

Un vivo ejemplo del avance relacionado al aprendizaje automático es la traducción automática neuronal. Hoy es posible la difusión multilenguaje de cualquier material por parte de miles de empresas, sin necesidad de ninguna persona ¿Increíble, cierto?

Además, es un factor que trasciende e influye positivamente hacia todos los involucrados. Por ejemplo, los editores pueden mejorar estas traducciones, brindando mayor calidad sobre el producto final. Todo debido a la automatización coherente y soportada por esta herramienta de inteligencia artificial.

¿Machine learning es sinónimo de Estadísticas?

La información más común sobre las diferencias entre estos términos está enfocada hacia el propósito o intención deseada. Los modelos del machine learning están diseñados para brindar predicciones precisas.

Pero también se debe comprender que las estadísticas representan el estudio matemático de los datos.

Así que, ¿cómo habría estadísticas sin la existencia de datos? Por otro lado, también existen similitudes entre el machine learning y las estadísticas ¿cuáles son?

El aprendizaje automático está basado en estadísticas. Recordá que el machine learning involucra y utiliza datos, los cuales son descritos y usados en un marco estadístico.

Pero, estas variantes no implican que las estadísticas y el machine learning sean sinónimos. Así como las estadísticas y los modelos estadísticos tampoco significan lo mismo ¿vos lo sabías?

Un modelo estadístico se usa para inferir sobre las relaciones dentro de los datos. También para crear un modelo de predicción sobre valores futuros. Muchos modelos estadísticos pueden hacer predicciones, pero no todos lo hacen con precisión. 

Modelos de Machine Learning

Los modelos de machine learning proporcionan varios niveles de interpretación, desde la regresión de lazo hasta redes neuronales. Por lo general, en estos casos, se sacrifica la interpretación por el poder predictivo. 

Diferencias entre modelos de Machine Learning y Modelos de Estadísticas

¿Vos pensabas que significan lo mismo? ¿Sabés en qué se diferencian los modelos de machine learning y los modelos de estadísticas? Descubrílo acá.

  • Los modelos de machine learning o aprendizaje automático son diseñados para ofrecer predicciones lo más certero posible.
  • Los modelos de estadística están creados para inferencia sobre relaciones entre variables.
  • Las estadísticas se basan únicamente en espacios de probabilidad.
  • El machine learning se basa en la teoría del aprendizaje estadístico, desarrollada en 1960 y expandida sobre estadísticas tradicionales.

Ejemplos

Un ejemplo que podría confundir y malinterpretar los modelos estadísticos y el machine learning es la regresión lineal. Este es un método estadístico donde se puede entrenar un regresor lineal y obtener el mismo resultado que un modelo de regresión estadística.

El objetivo de la regresión lineal es minimizar el error al cuadrado entre los puntos de datos. Acá se ejecutaría un entrenamiento del modelo, que implicaría el uso de un subconjunto de nuestros datos.

Pero no sabríamos el desempeño hasta probar estos datos adicionales que no estaban presentes en el entrenamiento. Esto es conocido como “conjunto de pruebas”. Con el machine learning se puede obtener el máximo rendimiento dentro del conjunto de pruebas.

En el modelo estadístico, se observa una línea que merma el error cuadrático medio en todos los lados. Acá, se supone que los datos son un regresor lineal con ruido aleatorio. En este caso, no es necesario el entrenamiento ni la prueba.

En muchos casos, la razón del modelo es caracterizar la relación entre los datos y la variable de resultado. Acá no se harían predicciones sobre datos futuros. A este procedimiento lo llamamos “inferencia estadística”.

Otro ejemplo podría ser la regresión lineal sobre estadísticas vs machine learning. Este concepto errado del #10 Years Challenge compara estadísticas y aprendizaje automático.

Combinar estos términos solo por aprovechar las mismas nociones de probabilidad no está justificado.

Diferencias entre machine learning y estadísticas

Conclusión

¿Machine learning o estadísticas? ¿cuál es mejor? Solo miralo como dos elementos que operan en conjunto. El machine learning o aprendizaje automático no existiría sin las estadísticas.

La respuesta está en el propósito que requerís para aplicar en la compañía. Si vos necesitás crear un algoritmo, por ejemplo, de gran precisión para conocer el precio de una vivienda, el enfoque sería hacia el machine learning.

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