¿Explica en pocas palabras en qué se diferencia el análisis exploratorio de datos tradicional (en estadística) del aprendizaje automático?
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.