Big data vs machine learning: qué son y comparativa

machine learning vs big data

Machine learning (aprendizaje automático), deep learning, redes neuronales, big data… La inteligencia artificial (y sus aplicaciones) vive su momento dulce, al menos en cuanto a expectativas creadas se refiere. ¿Qué es Machine Learning y en qué se diferencia del Big Data? En Fobo te contamos todo lo que debes saber.

Qué es Machine Learning

Machine Learning es la tecnología de inteligencia artificial que está revolucionando el campo del Big Data. Usa algoritmos catalogados como aprendizaje automático que permite a los sistemas informáticos autonomía para aprender de sus errores y aciertos y hacerlo sin intervención humana. En definitiva, mejorar sin ayuda externa. Sistemas autosuficientes que parten del análisis y procesamiento de datos masivo para tomar decisiones y adaptarse según la experiencia o conocimiento previo. En fracciones de segundo corrigen errores y a través del cloud computing están dotados de una gran capacidad de almacenamiento.

Las empresas que manejan enormes cantidades de datos no podrían hacerlo en base al trabajo humano. Era necesario un método que ahorrara pasos, simplificara procesos y permitiera que el “trabajo sucio” lo hicieran otros: las máquinas. Y fue así, de la confluencia entre datos (Big Data) y tecnología/algoritmos (Machine Learning) como nació una nueva era de la gestión del conocimiento. Compañías como Amazon o Netflix utilizan el Machine Learning para ofrecer entre sus millones de productos las opciones que mejor se ajustan a cada usuario según diferentes parámetros, búsquedas, preferencias, intereses… Los chatbox personalizados aplican Machine Learning para la automatización de la atención al cliente. The Wall Street Journal ya está aplicando la inteligencia artificial en la producción de contenidos y Machine Learning para extraer datos relevantes de informes.

Big Data

Según el tipo de tarea y la cantidad de datos, se pueden usar diferentes tipos de algoritmos para procesar la información y que la inteligencia artificial tome decisiones, responda a acciones, establezca comparativas, recomiende productos…

  • Árboles de decisión: se usan en economía también. Se crean nodos y en base a las opciones de respuesta a este nodo principal, se construyen nuevos nodos con nuevas alternativas de respuesta.
  • Mixturas de gaussianas: utilizadas en procesos de clasificación o reconocimiento. El algoritmo esperanza-maximización en estadística permite manejar información faltante y observar variables ocultas. Algo tremendamente útil en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Redes neuronales: se basan en el funcionamiento biológico del sistema de neuronas, independientes y conectadas entre sí. Pero en Machine Learning añaden al concepto fórmulas matemáticas y estadística para buscar la combinación de parámetros que mejor se ajusta a un determinado problema.

Aplicaciones de Machine Learning

Los algoritmos de Machine Learning permiten clasificar datos, segmentar (clustering), predecir valores (parte de un conjunto de datos previamente numerados para aprender los patrones que sigue este etiquetado) y detectar anomalías, datos que se salen de lo común. Atendiendo a esta clasificación genérica, la revista Forbes estableció 10 usos para el Machine Learning:

  • Predecir qué archivos son malware con gran precisión.
  • Aligerar los controles de seguridad en aeropuertos al eliminar falsas alarmas y detectar anomalías en las proyecciones de seguridad que el ojo humano podría no ver con claridad.
  • Predecir el comportamiento de los mercados de valores y ejecutar operaciones de gran volumen a altas velocidades.
  • Marketing personalizado.
  • Detección de fraudes. PayPal ya utiliza el machine learning para combatir el blanqueo de dinero.
  • Coches inteligentes cuyo horizonte está previsto para 2015 con la consecución real de capacidades de conducción autónoma nivel SAE 4.
  • Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para atención al cliente.
  • Búsqueda online o lo que es lo mismo el famoso algoritmo cambiante de Google.
  • Determinar recomendaciones de qué ver o qué comprar en tiendas como Amazon.
  • Advertir los factores de riesgo de enfermedad en poblaciones grandes.

Machine Learning

Comparativa Big Data vs Machine Learning

Big Data es un término que hace referencia a un volumen extremo de datos, que se caracteriza además por la gran variedad de tipo de datos y requieren que sean procesados a gran velocidad. Del tratamiento de estos datos deriva la toma de decisiones en diferentes campos y la realización de movimientos comerciales estratégicos.

El aprendizaje automático es un campo de IA mediante el cual las aplicaciones de software pueden aprender a aumentar su precisión. En términos simples, Machine Learning es la forma de educar a las computadoras sobre cómo realizar tareas complejas que los humanos no saben cómo lograr. Esta tecnología se desarrolló a partir del estudio de reconocimiento de patrones, una ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas y aplica algoritmos para tratar con el Big Data como materia prima.

Futuras aplicaciones, el camino abierto hacia los coches verdaderamente autónomos, avances en el análisis de probabilidades, predicciones… Machine Learning y la Inteligencia Artificial tienen un futuro que les espera ya a su puerta.

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