En la ironía del subtítulo queríamos ejemplificar un fenómeno que podemos observar a diario. Tantos términos que se convirtieron parte de la vida cotidiana, aunque la mayoría de quienes lo nombran no comprenden qué significa e implican.
Entre tantos, hoy nos queremos centrar en dos que todos quieren nombrar como herramientas que usan en sus áreas de Gestión Humana: Machine Learning y Data Mining.
¿Son lo mismo? ¿Qué "hacen"?
Podríamos decir que en primera instancia son primos hermanos. Ambos utilizan los mismos algoritmos (secuencias de pasos) para poder "aprender" patrones en conjuntos de datos.
Por una parte, podríamos definir el Data Mining como el análisis de grandes conjuntos de datos para encontrar patrones no evidentes, pero relevantes. Esto es una herramienta que nos permite aprovechar a las computadoras, trabajadoras incansables, para que prueben combinaciones de variables hasta encontrar -sin hacer pausas- algún patrón que nosotros no podríamos nunca encontrar en un sinfín de datos.
Machine Learning también busca comprender (o aprender) patrones, pero a diferencia del Data Mining, en el cual se analiza el conjunto de datos para concluir en patrones identificados, en el Machine Learning el algoritmo "continua" aprendiendo de manera autónoma a medida que es alimentado con nuevos datos. Es una pequeña, pero gran diferencia.
Utilizando ejemplos de Gestión de Personas: con Data Mining podríamos analizar el sinfín de datos recolectados en los últimos años para identificar la combinación de factores que diferencian a los empleados de alto desempeño de los otros, para así optimizar nuestro proceso de selección de personal. Una vez construido ese “modelo”, lo aplicamos para decidir si avanzar con un candidato o no. Machine Learning en cambio no solo genera un modelo, sino que continúa mejorando a medida que se generan nuevos datos. Esto es claramente más atractivo, ya que el aprendizaje es continúo y más “autónomo”, pero esto requiere más desarrollo.
En otras ediciones,continuaremos revisando otros conceptos.
¡Esperamos te guste!
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