Big Data y Machine Learning: ¿cómo se complementan?

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Big Data y Machine Learning: ¿cómo se complementan?

Big Data y Machine Learning

La relación entre Big Data y Machine Learning es muy estrecha, más de lo que puedas imaginar. Y, sobre todo, tanto el análisis de datos como el aprendizaje automático lo vemos a diario en nuestra vida.

Por supuesto, las diferentes metodologías de Machine Learning necesitan datos para su existencia. Son gracias a ellos. Este tipo de aprendizaje “aprende” de los datos para validar, para testear y para entrenarse a sí mismo y obtener diferentes modelos.

La ecuación es fácil: a más datos, más efectividad. E igualmente podemos usar la cantidad de datos que estimemos oportuno para medir cómo se está llevando a cabo el modelo de Machine Learning.

Además, una de las peculiaridades de Big Data es que podemos visualizarlos de 2 maneras, en nuestra nube o en local. Siempre recomendamos alojar nuestros datos en la nube por eficacia, rentabilidad y productividad.

Tecnología igual a datos

Como sabes, estamos rodeados de tecnología. Esto no es nuevo. Pero no sé si eres consciente de que detrás de esta tecnología hay datos. Detrás de cada tecnología hay un volumen exagerado de datos. Por ejemplo, en un minuto se registran alrededor de 2 millones de llamadas. Y, en Whatsapp, llegamos a enviar entre todos más de 40 millones de mensajes. No cabe duda de que vivimos en una Sociedad del Conocimiento y la Información con datos inabarcables.

Porque está muy bien tener muchos datos pero lo importante de esta cantidad ingente es que no solo es necesario contabilizarlos, sino gestionarlos e interpretarlos. De ahí que cada vez más grandes empresas y pymes así como la Administración Pública recurran a este binomio: Big Data y Machine Learning.

En este artículo te queremos explicar en qué consiste cada tecnología y cómo se relacionan así.

Machine Learning, qué es y cómo funciona

Machine Learning traducido como “aprendizaje automático” es una disciplina de la Inteligencia Artificial responsable de conferir a un sistema, ya sea software o hardware, la capacidad de aprendizaje a través de algoritmos que se instalan en su programación para obtener patrones y comportamientos obtenidos a través de datos. Gracias a estos datos, se pueden tomar decisiones o realizar predicciones para detectar problemas, necesidades o reconocer inputs. En estas acciones, la intervención del ser humano es mínima.

Piensa en algunas plataformas digitales por un momento. Te sorprenderá que muchas veces “acierte” en tus gustos y preferencias. No es casual. Detrás de Netflix, HBO o Prime Video de Amazon, por poner algunos ejemplos, encontramos machine learning. Empezamos con una película que nos guste y el sistema, en función de esa elección, nos hará recomendaciones similares. Esto es igualmente aplicable a los asistentes de voz virtuales. “Alexa, ponme música clásica”. Con esta orden, Alexa sabrá cómo hacerte feliz y sus recomendaciones se centrarán en este tipo de música.

Fue en 1950 cuando empezamos a hablar de machine learning de la mano del matemático Alan Turing al plantear el siguiente interrogante: ¿Pueden las máquinas pensar?

Años más tarde se empezó a aplicar la biología a las redes neuronales del cerebro humano con el fin de crear las primeras máquinas inteligentes con comportamientos humanos. Marvin Minksy y Dean Edmonds, científicos del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) se encargaron de implantar este modelo computacional a un programa informático que debía aprender a salir de un laberinto.

Posteriormente, la irrupción de Internet supuso una revolución de los datos donde el machine learning aprendió a ponerse las pilas para trabajar con millones de datos.

Otro gran hito fue en la década de 1990. En concreto, en 1997, IBM (Deep Blue) logró derrotar al campeón mundial de ajedrez Garri Kasparov.

Una de las grandes ventajas hoy día de esta tecnología es su flexibilidad y adaptación a los cambios. Es aquí donde entra en juego el aprendizaje que debe realizar para identificar patrones.

Big Data, la importancia de interpretar los datos

Es importante no entender los datos como meras palabras. Los datos pueden clasificarse en forma de imágenes, vídeos o audios así como información relativa a fichas de clientes o fechas. También es importante no olvidar los datos que dejamos a diario en las RRSS a través de comentarios, reseñas, etc…

Big Data

La función principal del Big Data es el suministro de información a empresas para que éstas puedan alcanzar sus objetivos y realizar acciones teniendo en cuenta el histórico de información para transformarlas en oportunidades. Los departamentos de Marketing Digital de sectores como el turismo, salud, farma o finanzas son susceptibles de usar Big Data.

¿Cómo se complementan?

Machine Learning se encarga a enseñar a la máquina cómo debe aprender a partir de una serie de datos desconocidos o inconexos para obtener resultados sobre los que llevar a cabo medidas.

Ambas disciplinas se pueden configurar para que sean capaces de reconocer de manera automática determinados datos así como su relación entre ellos. Si es cierto que el Machine Learning puede ir más allá y ver los datos con mayor profundidad que Big Data.

Machine Learning

De esta manera, Big Data realiza un análisis que se encarga de extraer los datos y convertirlos en información para que, su compañero, Machine Learning haga predicciones de esos resultados de salida donde la intervención humana no es necesaria.

Así podemos construir máquinas que aprendan de manera autónoma gracias a las características del Big Data y a los modelos de Machine Learning que se han elaborado a partir de él.