¿Están Big data y machine learning relacionados?

Este tipo de preguntas abundan entre los legos, así que nos hemos decidido a responder a esta que nos hizo un lector del blog hace poco, sobre si habían nexos entre el Big data y el machine learning. La buena noticia es que probablemente ya sepa más sobre ambos campos de lo que cree.

Tanto el análisis de datos como el aprendizaje automático afectan nuestra vida cotidiana de más formas que nunca. A continuación, analizaremos la diferencia entre Big data y aprendizaje automático desde una perspectiva empresarial, y nos esforzamos por aclarar cómo se relacionarán los dos campos en el futuro.

Tabla de contenidos

Introducción

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático tienen sus raíces en la ciencia de datos. A menudo se cruzan o se confunden entre sí. Se superponen las actividades del otro y la relación se describe mejor como mutualista. Es imposible ver un futuro con solo uno de ellos. Pero todavía hay algunas identidades únicas que las separan en términos de definición y aplicación. A continuación, se muestran algunas de las diferencias entre big data y aprendizaje automático y cómo se pueden usar. Empecemos.

Una distinción importante que hay que hacer desde el principio es que el aprendizaje automático no podría existir sin Big Data. Cuando hablamos de Big data, nos referimos al enorme volumen, variedad y velocidad de los datos que producen las entidades y las personas todos los días.

Big data

En pocas palabras, es un gran volumen de datos recopilados de diversas fuentes, que contiene una mayor variedad y un volumen creciente de datos de millones de usuarios. Cuantos más datos y más variedad, mejor será la precisión de los modelos de aprendizaje automático entrenados con estos datos. Aunque más datos es bueno, no es útil si no contiene variedad.

Machine Learning

Para que una máquina sea inteligente, tiene que aprender a procesar datos y tiene que haber una forma de hacerlo… sí, lo adivinó bien: es el “aprendizaje automático”. El aprendizaje automático (ML) es el método para hacer que las computadoras aprendan y piensen como lo hacen los humanos. De hecho, es similar a cómo aprenden los bebés, mediante la observación.

La razón por la que el aprendizaje automático se está volviendo tan popular es porque para que funcione no es necesario saber cómo resolver un problema en particular. Todo lo que necesita saber es la naturaleza de un problema y su respuesta ideal, y luego ML funciona como magia para resolver el problema por usted en función de la cantidad de problemas similares con respuestas correctas que le proporcione. El aprendizaje generalmente se almacena como un artefacto de software llamado modelo de aprendizaje automático. Estos modelos se entrenan en grandes cantidades de datos junto con etiquetas que indican lo que representan los datos.

Es un subcampo de la informática, de la Inteligencia Artificial, que brinda a las computadoras, la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. Un campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático es el proceso mediante el cual las aplicaciones de software (algoritmos) “aprenden” para aumentar su precisión para los resultados objetivo, por ejemplo, recomendar programas de televisión a los usuarios de Netflix en función de su historial de reproducciones. Esto se puede contrastar con otras formas en que las partes interesadas de Netflix podrían usar el análisis de datos para informar sus decisiones, por ejemplo, usando tasas de reproducción favorables de un género en particular para justificar la aprobación de más producciones en ese género.

En otras palabras, el aprendizaje automático describe cómo los programas se enseñan a sí mismos para mejorar en su trabajo.

¿Cómo se conectan?

El análisis de Big Data busca descubrir patrones ocultos o extraer información de ellos. Entonces, el análisis se realiza en Big data. El aprendizaje automático, en términos simples, le está enseñando a una máquina cómo responder a entradas desconocidas y dar resultados deseables mediante el uso de varios modelos de aprendizaje automático. Aunque tanto el Big data como el aprendizaje automático se pueden configurar para buscar automáticamente tipos específicos de datos y parámetros y su relación entre ellos, el big data no puede ver la relación entre los datos existentes con la misma profundidad que el aprendizaje automático.

El análisis de Big data normal consiste en extraer y transformar datos para registrar información, que luego se puede usar para alimentar un sistema de aprendizaje automático para realizar análisis adicionales para predecir los resultados de salida. Los macrodatos tienen más que ver con la informática de alto rendimiento, mientras que el aprendizaje automático es parte de la ciencia de datos . El aprendizaje automático realiza tareas donde la interacción humana no importa. Considerando que, el análisis de big data comprende la estructura y el modelado de datos que mejoran el sistema de toma de decisiones por lo que requieren la interacción humana.

¿Dónde se usan los datos?

Los macrodatos se pueden utilizar para diversos fines, incluida la investigación financiera, la recopilación de datos de ventas, etc. El aprendizaje automático es la tecnología detrás de los automóviles autónomos y los motores de recomendación avanzada.

Conclusión

¿Cómo funcionan juntos el Big data y el machine learning? Sencillo. El primero describe el amplio proceso mediante el cual obtenemos conocimientos útiles de enormes conjuntos de datos. El aprendizaje automático describe un subconjunto de este tipo de análisis, en la que los programas usan los datos para enseñarse a sí mismos a la función con mayor precisión en nuestro nombre, lo que lleva a la mejora de las operaciones comerciales, la calidad del servicio, relaciones con los clientes, y mucho más.

Las máquinas “aprenden” mejor cuanto más datos tienen a su disposición. Por lo tanto, el análisis de big data brinda a las máquinas el volumen y la variedad de datos que necesitan para tomar “decisiones” cada vez mejores y más eficientes en el desempeño de las tareas. Tiene sentido: un jugador de baloncesto veterano con un “conjunto de datos” de experiencia más amplio y variado, por lo general, juega mejor que un novato. Ya estamos viendo avances en el análisis de datos a través del aprendizaje automático en las industrias de atención médica, minorista, financiera y automotriz, solo por nombrar algunos ejemplos.

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