Seguro que conoces los términos machine learning y big data, dos tecnologías que trabajan con datos para extraer conocimiento útil mediante complejos procesos o algoritmos. Estos sistemas están teniendo un gran impacto actualmente a nivel empresarial y es bueno conocerlos para tomar la mejor decisión a la hora de implementarlos en el negocio.
A continuación, te ofrecemos información sobre big data y machine learning, cómo se relacionan estas tecnologías, y una serie de ejemplos reales.
¿Qué es big data y machine learning?
Veamos las definiciones de estas dos tecnologías relacionadas con datos, para poder comprender mejor cuáles son sus beneficios para las empresas y cómo se relacionan y trabajan de manera conjunta.
Big data, qué es
El big data es una tecnología que tiene como objetivo capturar, almacenar, analizar y distribuir grandes volúmenes de datos, independientemente de la fuente donde se obtengan o de su tipo (datos estructurados, no estructurados o semiestructurados).
Con el big data se pueden detectar patrones de comportamiento que permanecen ocultos para la empresa, por lo que facilita la toma de decisiones a distintos niveles y permite aprovechar oportunidades y tendencias del mercado (adelantándose a la competencia).
Machine learning, qué es
El aprendizaje automático o machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de complejos algoritmos que permiten a las máquinas aprender de forma autónoma, es decir, sin la intervención humana en el proceso.
Con el machine learning se pueden extraer patrones del análisis de datos para tomar decisiones más rápidas y precisas de forma automatizada, y su aplicación tiene gran éxito en diferentes campos, como el marketing y las ventas, el entretenimiento o el sector sanitario, por ejemplo.
¿Cómo se complementan el machine learning y big data?
Analizando las definiciones de ambos conceptos, podemos apreciar cómo son tecnologías que se pueden complementar gracias a su enfoque hacia los datos. Mediante herramientas y plataformas de big data se pueden gestionar de forma eficiente grandes volúmenes de datos que nutren a los modelos de machine learning para que puedan obtener resultados más precisos y valiosos.
Con ambas tecnologías se obtiene una combinación perfecta para analizar los datos de forma más eficiente, detectando patrones, tendencias y relaciones que, de otra manera, permanecerían ocultas aplicando métodos tradicionales de análisis.
Podemos concluir que el big data es el gran almacén de datos procesados del que se nutre la inteligencia artificial y el machine learning para poder extraer valor de grandes volúmenes de datos.
Ejemplos de machine learning aplicado al big data
Son muchos los ejemplos de la aplicación de modelos de aprendizaje automático en grandes volúmenes de datos. Vamos a ver algunos de los más destacados:
Sector sanitario
Una de las aplicaciones más interesantes de estas tecnologías la tenemos en el sector médico y sanitario, donde es ideal para optimizar la asistencia sanitaria y lograr diagnósticos más rápidos y precisos que mejoran significativamente el nivel de vida de los pacientes.
Videovigilancia y seguridad
Otra aplicación eficiente del machine learning y el big data la podemos encontrar en los sistemas de reconocimiento facial para sistemas de seguridad y videovigilancia. El big data es capaz de procesar enormes bases de datos de usuarios, proporcionándole a los algoritmos de machine learning los datos que necesitan para identificar a las personas mediante rasgos faciales.
Servicio de atención al cliente
Cada vez son más las empresas que apuestan por el big data y la IA para mejorar su servicio de atención y soporte a clientes y clientes potenciales, como por ejemplo, implementando un chatbot inteligente que pueda interactuar con lenguaje natural y que esté disponible 24/7.
Estos chatbots trabajan con grandes volúmenes de datos para poder solventar cualquier incidente o contestar las preguntas de los usuarios, aprendiendo de estas interacciones gracias al machine learning.
¿Cuál es la diferencia entre data science y machine learning?
Otro concepto que también está íntimamente relacionado con el machine learning es la ciencia de datos.
Qué es data science
La ciencia de datos es una disciplina centrada en la analítica de datos que recoge diferentes técnicas y tecnologías, dentro de las cuales se encuentra el machine learning, así como el big data, el procesamiento del lenguaje natural o las tecnologías de visión, por ejemplo.
Diferencia entre aprendizaje automático y ciencia de datos
Estas dos tecnologías están relacionadas debido a que la ciencia de datos utiliza el machine learning como una de sus herramientas para estudiar datos y realizar técnicas de reconocimiento de patrones.
Sin embargo, un científico de datos no solo se apoya en el machine learning para realizar sus estudios y análisis, sino que también implementa otras técnicas y tecnologías dependiendo de sus objetivos, tipos de datos y otros factores.
En definitiva, el machine learning es un algoritmo avanzado de inteligencia artificial que es capaz de aprender de forma autónoma y que se utiliza habitualmente dentro de la ciencia de datos para lograr predicciones mucho más precisas. Con esta información y otras técnicas aplicadas, el data science es capaz de confeccionar informes y análisis más profundos y completos que permiten tomar mejores decisiones.
Machine learning y big data son dos tecnologías que se complementan perfectamente y que actualmente no podríamos entender de forma separada. El big data procesa grandes volúmenes de datos para proporcionar a los modelos de machine learning e IA la información que necesitan para realizar sus predicciones y análisis.
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