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Big Data¿Qué es el Machine Learning? Librerías y Funcionamiento

¿Qué es el Machine Learning? Librerías y Funcionamiento

Big Data tiene muchas herramientas que se adaptan a cada una de las necesidades que tengan las empresas de hoy, una de ellas es la que se conoce como Machine Learning.

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    ¿Qué es el Machine Learning? Big Data tiene muchas herramientas que se adaptan a cada una de las necesidades que tengan las empresas de hoy, una de ellas es la que se conoce como Machine Learning. Este instrumento se encarga de simular las respuestas que el pensamiento humano pudiese dar

    Enfrentando los procesos que se llevan a cabo en las actividades del almacenamiento de datos, lo que se conoce como Big data. Sin embargo, es importante determinar de que se trata a fondo el significado de este término y su funcionalidad. 

    ¿Qué se conoce como Machine Learning?

    El Machine Learning o aprendizaje automático consiste en un método aplicado a la informática. Este método está basado en la inteligencia artificial, su aplicación pretende la autonomía en los sistemas, siendo capaces de aprender y recordar situaciones por si solos.

    La aplicación de estas tecnologías convierte ciertas operaciones en un proceso automático, reduciendo la intervención del ser humano. Buscando satisfacer la necesidad del procesamiento de grandes cantidades de información de manera rápida y eficaz.

    El Machine Learning es concebido mediante patrones programados que se desarrollan para ciertos parámetros y situaciones. De esta manera el sistema identifica, fórmula y responde a lo que se le presenta. Un algoritmo es el responsable de esta interacción, es dinámico, debido a que cada situación trae diferentes variables. Logrando la predicción de posibles escenarios o tomar decisiones al detectar ciertas condiciones.

    ¿Cuáles son los tipos de Machine Learning?

    Como se evidenció anteriormente el Machine Learning se desarrolla mediante algoritmos que evalúan y ejecutan según las situaciones van apareciendo, el aprendizaje automático también se alimenta de experiencias y sucesos pasados. Lo que contribuye a la complejidad del algoritmo, dando como resultado un comportamiento basado en deducciones, encontrándose entonces tres tipologías del Machine Learning:

    Supervisado

    Este tipo de aprendizaje se caracteriza por la previa inclusión de ejemplos o estándares para que el sistema de aprendizaje los tome como referencia, o introducir métodos que logren el mismo resultado para que el sistema pueda comprender las diferentes posibilidades que llegan al mismo resultado, de ahí en adelante el aprendizaje automático se encarga de responder a según lo impartido a los nuevos escenarios posibles.

    No supervisado

    El aprendizaje no supervisado no aplica valores de referencia al sistema, provocando que el sistema comprenda e interactúe por su propia experiencia, muy similar la metodología del razonamiento humano, detecta patrones, los analiza, los procesa y responde ante ellos.

    Reforzado

    Este tipo de aprendizaje le permite libertad al sistema de decidir y cometer errores, sin embargo, al incurrir en el error el algoritmo registra una penalización guardando esos registros donde existe la posibilidad de error, creando así el comportamiento basado en la experiencia.

    Funcionamiento del Machine Learning

    Las bases funcionales del Machine Learning es el diseño de un algoritmo que detalla el escenario y las consecuencias de cada acción. Más adelante el algoritmo se vuelve autónomo y diseña sus propios cálculos según los datos que logre almacenar en el sistema. A medida que se recopilen más datos, más amplia y compleja será la respuesta y eficacia del sistema.

    El correcto funcionamiento de Machine Learning obedece a los principios del Big Data, en donde necesita un volumen considerable de datos para entregar respuestas más fiables. El manejo de grandes cantidades de información abre las posibilidades a respuestas más acertadas. Debido a que permite que el algoritmo tenga puntos de referencia para evaluar y decidir la mejor opción en el escenario al que se enfrenta.

    El Machine Learning recolecta información, entre muchas bases de datos, representa la información destacando la información que le pareció relevante. Aprendiendo según el algoritmo y los datos que se le asignaron para su procesamiento y finalmente evalúa el modelo que ejecuto el algoritmo. Si los datos recabados fueron útiles y si el resultado obtenido en la ejecución es satisfactorio.

    Librerías del Machine Learning

    Las librerías en el idioma informático corresponden a un archivo o un conjunto de ellos, conformados por códigos y comandos que facilitan la programación de un sistema. Pueden ser creados por códigos programados por un mismo desarrollador. Así como, por expertos que los diseñan de forma general y flexibles para que sean usados masivamente. Algunas de las librerías usadas por el Machine Learning:

    • Keras: Librería enfocada en el desarrollo experimental según modelos de redes de neuronas. Permitiendo comandos y tareas de respuesta rápida y fácil, la transición que va desde la detección de un problema o escenario a su análisis. Dando como respuesta una sencilla solución y en el menor tiempo posible.
    • Pytoch: La metodología de esta librería se desarrolló en un ambiente que intenta predecir un futuro posible. Para luego las consecuencias de dicho futuro, trabaja el mismo y la secuencia de ello en paralelo. Sin necesidad de que la decisión se haya tomado, es decir evalúa todos los escenarios posibles.
    • Scikit-learn: Su proceso al igual que Keras, se lleva a cabo según modelos de respuestas neuronales. Cuenta con diseños de algoritmos que clasifican (determinan categorías según las características similares). Asocian (da puntos de valor e importancia a lo clasificado). Aglomera (según los valores similares) y aprende de ellos para luego manejar según lo recolectado.

    Big Data parece una gran herramienta de almacenamiento y procesamiento de datos. Sin embargo, necesita de otras ciencias que les permita optimizar los procesos para llegar a la mejor decisión y análisis. Es por ello, que el Machine Learning es un gran aliado en encontrar los mejores resultados. Analizando como un ser humano lo haría pero en menos tiempo y con menos esfuerzos.

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