Muchos estudiantes se confunden entre el aprendizaje automático y el modelado estadístico, ya que ambos están relacionados entre sí. Señalemos las principales diferencias entre el aprendizaje automático y el modelado estadístico. Según la historia, la estadística se originó en el siglo XVII y el aprendizaje automático se inventó mucho tiempo después de que naciera la estadística, en 1959.
Podemos organizar las principales diferencias entre el modelado estadístico y el aprendizaje automático como se muestra a continuación.
| Aprendizaje automático | Modelado estadístico |
| Subcampo de informática e inteligencia artificial | Subcampo de las matemáticas |
| Utiliza algoritmos para predicciones | Utiliza la formalización de relaciones entre variables en forma de ecuaciones matemáticas para predecir resultados. |
| Puede manejar una gran cantidad de datos y atributos. | Principalmente se ocupa de pequeñas cantidades de datos y atributos. (Posibilidad de sobreajuste) |
| Requiere menos esfuerzo humano, ya que requiere más carga de trabajo por máquina | Más esfuerzo humano: el modelador debe comprender la relación y la implementación que tiene una variable en una ecuación |
| Utiliza menos supuestos | Utiliza suposiciones más basadas en matemáticas |
| Fuerte Profético capacidad y alta precisión (fuerte poder predictivo, una máquina está ‘en forma’ y ‘entrenada’ para encontrar patrones de un conjunto de datos). | Mejor Estimados |
Sin embargo, según muchos investigadores y científicos, el aprendizaje automático y el modelado estadístico se pueden definir como,
El aprendizaje automático es,
un algoritmo que puede aprender de los datos sin depender de la programación basada en reglas.
El modelado estadístico es,
formalización de relaciones entre variables en forma de ecuaciones matemáticas.
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