Para iniciar, mencionaremos que estas dos ramas de la ciencia tienen técnicamente un mismo objetivo “aprender de los datos” y su principal diferencia es que machine learning es una rama de la inteligencia artificial mientras la estadística es una rama de las matemáticas.
Dado esto existe una diferencia significativa en el enfoque, las aplicaciones y filosofías de los dos campos a pesar de que se relacionan entre sí.
Machine Learning.
“algoritmos que aprenden, predicen y se adaptan”
Tiene como objetivo el descubrimiento automático de regularidades en datos mediante el uso de algoritmos informáticos y generalizándolos en datos nuevos pero similares. Su enfoque principal es el estudio y diseño de sistemas que pueden “aprender de los datos” y su enfoque es el aprendizaje inductivo, es decir, mediante la observación y el análisis de las características de los datos.
Estadística
La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes con el principal objetivo de mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información disponible.
Diferencias entre ambos módelos
Dadas las principales diferencias de ambos conceptos podemos comprender que el machine learning “aprende” de los datos mientras que la estadística más que “aprender” analiza y resume los datos basándose únicamente en espacios de probabilidad.
Podemos puntualizar otras diferencias más relevantes como:
- El machine learning utiliza técnicas y enfoques más liberales mientras que las de estadística son más conservadoras.
- El machine learning no promueve la reducción de datos antes del aprendizaje “cuantos más datos, mejor”, mientras que la estadística promueve la reducción de datos tanto como sea posible antes del modelado (muestreo).
- Los algoritmos de Machine Learning pueden ser capaces de aprender de billones de observaciones, mientras que el modelado estadístico utiliza una pequeña cantidad de datos con menos atributos.
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