¿Explica en pocas palabras en qué se diferencia el análisis exploratorio de datos tradicional (en estadística) del aprendizaje automático?
Explain in few words how traditional exploratory data analysis (in statistics) is different from machine learning?
An important general difference in the focus and purpose between machine learning and the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) is that machine learning is more oriented towards applications than explaining the basic nature of the underlying phenomena. Machine Learning is relatively less concerned with identifying the specific relations between the involved variables. For example, uncovering the nature of the underlying functions or the specific types of interactive, multivariate dependencies between variables are not the main goal of machine learning. Instead, the focus is on producing a solution that can generate useful predictions. Machine Learning accepts among others a "black box" type approach to data exploration or knowledge discovery and uses not only the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) techniques, but also such techniques as Neural Networks which can generate valid predictions but are not capable of identifying the specific nature of the interrelations between the variables on which the predictions are based.
Una diferencia general importante en el enfoque y la finalidad entre el aprendizaje automático y el Análisis Exploratorio de Datos (AED) tradicional es que el aprendizaje automático está más orientado a las aplicaciones que a explicar la naturaleza básica de los fenómenos subyacentes. El Aprendizaje Automático se preocupa relativamente menos de identificar las relaciones específicas entre las variables implicadas. Por ejemplo, descubrir la naturaleza de las funciones subyacentes o los tipos específicos de dependencias interactivas multivariantes entre variables no son el objetivo principal del aprendizaje automático. En su lugar, se centra en producir una solución que pueda generar predicciones útiles. El Aprendizaje Automático acepta, entre otros, un enfoque de tipo "caja negra" para la exploración de datos o el descubrimiento de conocimientos, y utiliza no sólo las técnicas tradicionales de Análisis Exploratorio de Datos (AED), sino también técnicas como las Redes Neuronales, que pueden generar predicciones válidas pero no son capaces de identificar la naturaleza específica de las interrelaciones entre las variables en las que se basan las predicciones.
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