Lunes, 27 julio 2020

Big Data y Machine Learning, ¿cómo se complementan?

¿Sabes cómo se complementan el big data y el machine learning? En UNIR te contamos cómo el aprendizaje automático aprovecha la información de los macrodatos.

En el siglo XXI, uno de los recursos más importantes para la sociedad es la información. El día a día de las personas y las organizaciones genera una gran cantidad de datos que, adecuadamente analizados y tratados, permiten la toma de mejores decisiones y comprender correctamente el entorno. A esta gran colección de datos lo conocemos como big data.

Es un volumen tan grande de datos y de una complejidad tal que, para poder ser analizado y procesado, necesita de tecnologías basadas en procesamiento distribuido y diseñadas para maximizar la eficiencia del procesamiento, ya que las tradicionales no son capaces de realizarlo adecuadamente. Es aquí donde el machine learning entra en juego; su aplicación permite la explotación o aprovechamiento de este gran conjunto de datos.

¿Qué es el machine learning?

También conocido como aprendizaje automático es la capacidad de aprender que se le confiere a un sistema (hardware o software) mediante la implementación de algoritmos en su programación. Este aprendizaje consiste en que el sistema es capaz de descubrir patrones y comportamientos basados en los datos que recibe y hacer predicciones o tomar decisiones en función de esa información de entrada y según ciertas condiciones y/o restricciones.

 

El concepto de aprendizaje es el núcleo central de relación entre el big data y el machine learning. El primero es una colección o conjunto de datos tan grande y complejo que, para poder ser entendido y explotado, hace necesario el desarrollo de tecnologías que confieran a las máquinas y al software la capacidad de aprender, esto es: identificar patrones complejos o tendencias en el comportamiento de personas, sistemas… mediante el análisis y procesamiento del big data.

Ejemplos de machine learning aplicado al big data

– Transporte: el sector puede mejorar su gestión y tiempos, lo que redunda en una mayor eficiencia. ¿Cómo? Un ejemplo sería el cálculo dinámico de rutas en carretera que toma las decisiones en base a un gran volumen de datos para determinar si hay atascos o no y, por lo tanto, cuál es la más recomendable. En el caso de las mercancías, también es útil para la optimización de rutas y cargas.

– Los sistemas de control de las líneas de fabricación en las manufactureras toman decisiones que adaptan la producción en base a los datos que están recibiendo de los procesos de fabricación.

– Recomendaciones de una tienda online: el machine learning analiza los hábitos de un consumidor a través de su historial de compra o búsquedas por Internet. Esto permite un sistema de recomendación más personalizado al ser capaz de predecir qué productos le podrían interesar. El procedimiento es similar a las recomendaciones de plataformas como Netflix o Amazon.

 

Tipos de machine learning

Existen tres tipos de aprendizaje automático:

Supervisado

El algoritmo de aprendizaje se adapta y ajusta en función de un conjunto de datos de entrenamiento, que no son más que valores históricos de las variables de entrada y salida del proceso para el que se está modelando el machine learning. Algunos ejemplos de este tipo de algoritmos son:

– Clasificación: los datos de entrenamiento se clasifican mediante etiquetas y una vez que el algoritmo ha procesado la cantidad suficiente, es capaz de clasificar los datos de entrada reales al sistema en base a los patrones que ha identificado. Un ejemplo claro de implementación de este tipo de algoritmos es en los sistemas antispam del correo electrónico, capaces de clasificar el correo en spam o no spam.

– Regresión: predecir el valor de una variable de salida del sistema en función de los datos de entrada. Un ejemplo típico es la probabilidad de que haya una catástrofe natural (como un terremoto, un tornado, un tsunami, incendios…) en función de múltiples parámetros de entrada a los sistemas de prevención.

 

No supervisado

El algoritmo de aprendizaje no utiliza datos de entrenamiento y se basa en la comprensión de los distintos patrones de información de los datos que entran al sistema directamente. El ejemplo típico de este tipo de algoritmos es:

Clustering: agrupa los datos de entrada al sistema en grupos de manera que los miembros de un grupo son similares en uno u otro sentido o característica. Un ejemplo típico de este tipo de algoritmos es su implementación en los sistemas de algunos bancos para calcular el importe máximo de los préstamos preconcedidos a sus clientes, donde estos son segmentados o ‘clusterizados’ en función de una serie de parámetros o características financieras.

 

Por refuerzo

El algoritmo de aprendizaje se basa en la experiencia o en el método de la prueba y el error. Se desarrollan una serie de funciones de premio y castigo que se ejecutarán en función de si las decisiones que toma el algoritmo son satisfactorias o erróneas y que permiten que este se vaya optimizando y ajustando. Un ejemplo típico:

– Coches autónomos: los algoritmos de conducción autónoma funcionan de esta manera, mediante el premio o castigo en función de las decisiones de conducción que ejecutan y si estas son correctas o incorrectas.

El aprendizaje automático es un campo muy amplio de la inteligencia artificial. El número de algoritmos y técnicas es muy extenso y evoluciona continuamente. Mediante el procesamiento del big data con el machine learning las organizaciones pueden tomar mejores decisiones estratégicas y de inteligencia de negocio.