Aprendizaje automático versus aprendizaje estadístico: comparación de principios básicos
Aprenderá las diferencias críticas entre Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) y aprendizaje estadístico.
Destacados
- El Machine Learning tiene su origen en la informática y la inteligencia artificial, mientras que el Statistical Learning surge de la estadística.
- Machine Learning se centra en el diseño de algoritmos para la toma de decisiones basada en datos sin programación explícita.
- El aprendizaje estadístico se centra en la construcción de modelos matemáticos para comprender e interpretar datos.
- Los modelos de aprendizaje estadístico son más interpretables y, a menudo, utilizan modelos lineales más simples.
- Machine Learning prioriza la optimización del rendimiento predictivo y la eficiencia computacional.
El aprendizaje automático y el aprendizaje estadístico son campos superpuestos pero distintos dentro del ámbito más amplio de la ciencia de datos.
Ambos implican el uso de algoritmos para construir modelos a partir de datos, con el objetivo final de hacer predicciones, hacer inferencias o identificar patrones.
Sin embargo, difieren en sus enfoques y metodologías.
Definición de: aprendizaje automático
Aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin programación explícita, utilizando algoritmos para analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en datos.
Definición de: aprendizaje estadístico
Aprendizaje estadístico (SL) Es una rama de la estadística que se centra en la construcción de modelos matemáticos para analizar e interpretar datos, haciendo hincapié en la comprensión de los patrones subyacentes, la estructura y incertidumbre al realizar inferencias y predicciones utilizando métodos estadísticos formales.
Orígenes y perspectivas
ML tiene sus raíces en la informática y la inteligencia artificial.
Se centra en diseñar algoritmos para aprender y tomar decisiones basadas en datos sin estar programados explícitamente.
Las técnicas de aprendizaje automático se centran más en optimizar el rendimiento y, por lo general, enfatizan los conjuntos de datos a gran escala y la eficiencia computacional.
SL, en cambio, surge de la estadística.
Se centra en la construcción de modelos matemáticos para comprender e interpretar datos, centrándose a menudo en comprender la estructura subyacente y la incertidumbre de los datos.
Las técnicas de SL ponen mayor énfasis en la interpretabilidad del modelo y los aspectos inferenciales.
Terminología y Metodología
Los profesionales del aprendizaje automático suelen utilizar una terminología diferente a la de los estadísticos.
Por ejemplo, hablamos de conjuntos de datos de "entrenamiento" y "prueba" en ML.
Por el contrario, los términos conjuntos de datos de “estimación” y “validación” podrían usarse en SL.
Los métodos de ML son más algorítmicos e iterativos, mientras que las técnicas de SL se basan en métodos estadísticos formales.
Complejidad del modelo
Los modelos de aprendizaje automático pueden ser muy complejos y no lineales y utilizan redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo.
Esto puede conducir a un mejor rendimiento predictivo, pero a veces a expensas de la interpretabilidad.
Por el contrario, los modelos SL son más interpretables y, a menudo, utilizan modelos lineales más simples.
Evaluación del modelo
ML enfatiza la precisión de la predicción y las métricas de rendimiento, como la precisión, la recuperación y la puntuación F1.
SL se centra más en los supuestos del modelo, las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza para comprender la importancia estadística y la incertidumbre del modelo.
Regularización
Ambos campos utilizan técnicas de regularización para evitar el sobreajuste.
Aún así, el ML a menudo se basa en métodos más intensivos en términos computacionales, como la regresión de Lasso y Ridge o el abandono de redes neuronales.
SL puede utilizar técnicas como selección de subconjuntos, reducción de dimensionalidad o estructuras de modelos más simples para evitar el sobreajuste.
| Aspecto | Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) | Aprendizaje estadístico |
|---|---|---|
| Natural | Informática, Inteligencia Artificial | Estadísticas |
| Focus | Diseño de algoritmos, decisiones basadas en datos. | Modelos matemáticos, interpretación de datos. |
| Terminología | Conjuntos de datos de entrenamiento y prueba | Conjuntos de datos de estimación y validación. |
| Complejidad del modelo | Puede ser alto, no lineal (por ejemplo, redes neuronales) | A menudo modelos más simples, lineales o lineales generalizados. |
| Interpretabilidad del modelo | Puede variar, puede ser menos interpretable | Más interpretable, enfatiza la inferencia. |
| Métricas de evaluación | Exactitud de predicción, precisión, recuperación, F1 | Pruebas de hipótesis, valores p, intervalos de confianza. |
| Regularización | Lasso, regresión de Ridge, abandono | Selección de subconjuntos, reducción de dimensionalidad, regresión de crestas. |
| Cálculo | Puede ser computacionalmente intensivo | También puede ser computacionalmente intensivo, pero a menudo menos |
| Escalabilidad | Muy adecuado para conjuntos de datos a gran escala | Se puede adaptar para manejar grandes conjuntos de datos, pero puede requerir métodos adicionales |
| Objetivo | Optimización del rendimiento predictivo | Comprender la estructura de datos, la incertidumbre y hacer inferencias. |
Conclusión
En resumen, el aprendizaje automático y el aprendizaje estadístico tienen como objetivo aprender de los datos, pero tienen diferentes perspectivas, metodologías y prioridades.
El aprendizaje automático suele centrarse más en optimizar el rendimiento predictivo y la eficiencia computacional.
Al mismo tiempo, SL enfatiza la interpretabilidad del modelo, la inferencia estadística y la cuantificación de la incertidumbre.
Ambos enfoques son valiosos en la ciencia de datos y los profesionales suelen utilizar una combinación de técnicas de ambos campos para abordar problemas del mundo real.
