¿Qué es el Machine Learning y Deep Learning en Big Data?

¿Qué es el Machine Learning y Deep Learning? Llamamos Machine Learning o aprendizaje automático, a la destreza que pueden poseer los ordenadores de aprender sin la necesidad de ser programados. Se supone que es un subgrupo de la inteligencia artificial. En la actualidad el Machine Learning reconoce modelos en conjunto de datos, obtiene información y/o decide la operación a ejecutar.

Por otro lado, el Deep Learning o aprendizaje profundo, es un área del Machine Learning, que se concentra en el uso de redes neuronales. Las cuales buscan crear patrones a través de funciones matemáticas. Se dice que es un subgrupo de las redes neuronales artificiales.

Cuando en Big Data nos referimos a grandes cantidades de información o de datos digitales. Cuyos procesos resultan muy complejos e imposibles de realizar para  la informática convencional. Este método  concentra algunas de las técnicas necesarias para capturar, almacenar, transferir, consultar y analizar datos de manera ordenada. 

La inteligencia artificial

Para que el uso del Machine Learning sea el apropiado en el Big Data, nace como una ciencia, cuando los ordenadores tenían muchas limitaciones. No se pensaba en que las computadoras llegaran a analizar y resolver problemas sin necesidad de programarlas. La finalidad de dicha ciencia era conseguir que los ordenadores ejecuten las funciones cerebrales. 

Dicha inteligencia se presenta en dos categorías, la General o fuerte; logrando realizar las diversas actividades  de razonamiento, cálculo, pensamiento, entendimiento, etc., que realiza el ser humano. La estrecha o débil, es la que se concentra en proporcionar de inteligencia a un equipo, para una tarea específica.

Como por ejemplo, la IA fuerte tiene la capacidad de aprender sola, sin la intervención exterior, mientras que la IA débil aprenderá una actividad en concreto, la que se le designó.

Es importante saber distinguir un sistema de inteligencia artificial de un software tradicional, hay que recordar que la IA se programa sola. Es decir, no responde a una serie de cadenas lógicas, sino que puede crear por si sola el razonamiento lógico aprender de él y corregirse.

En los últimos años esta ciencia ha avanzado a pasos agigantados y sirven de musa para guiones de novelas y películas. Donde se presentan máquinas, ejecutando tareas por si solas, sin la necesidad de la intervención de un programador o humano.

Las tres V del Big Data

La complejidad a la que se hizo referencia anteriormente, se debe a las características de dichos datos, las cuales se nombran como las 3V del Big Data. 

Los sistemas informáticos que combinan la Big Data con Machine Learning y Deep Learning, aumentan su capacidad de análisis.

Modelos de la Machine Learning

En la clasificación del estudio del Machine Learning a un grupo de datos determinar objetos de acuerdo a sus características. Sus aplicaciones pueden variar mucho, comprobar si un determinado objeto dentro de una imagen es válido o no para su negociación. Establecer a través de un proceso de identificación, de quien es la huella dactilar o verificar en una red social, el nivel de aceptación o rechazo de una marca o negocio determinado.

• Clustering se ocupa de agrupar objetos con características similares, también se encarga de recomendar objetos parecidos a los que busca el cliente on line.
• Regresión su finalidad es crear grupos de datos para pronosticar la demanda de un objeto a cierta hora del día. 
• Detección de anomalías, se encarga de ejecutar un análisis de datos, para encontrar datos extraños o posibles fraudes.

¿Cómo se puede diferenciar el Big data del Machine learning y Deep learning?

Tomando en cuenta los tres conceptos y comprendiendo a qué se refiere cada uno, se puede referir como diferencias principales, las siguientes:

• EL Big data extrae y resuelve enormes cantidades de datos complicados para luego ordenarlos, con el fin de agilizar las consultas.
• El Machine Learning realiza profundos análisis en una gran cantidad de datos para conseguir patrones y estilos. Con el fin de brindar apoyo para las decisiones que se deben tomar.
• El Deep Learning maneja los datos para aprender, optimizando el sistema y el algoritmo. Cabe destacar que el Deep Learning no extrae ni procesa datos para ponerlos a disposición de consultas.

¿Cómo se puede relacionar el Big data con Machine Learning y Deep Learning?

Dicha relación se origina de sus diferencias; o sea; la razón por la cual se diferencian es la misma por la cual se perfeccionan como procesos informáticos.

Big Data obtiene y ejecuta los datos para colocarlos a disposición de los algoritmos de Machine Laerning. Por lo que toma los datos procesados por el Big data los estudia para aprender a ejecutar tareas de manera automática. Deep Learning recoge los datos de mayor relevancia del Big Data para profundizar el aprendizaje y ejecutar actividades más difíciles.

En resumen, mientras el Big data se ocupa de los datos, el Machine Learning y Deep Learning trabajan en los análisis de los mismos. Estos tres términos están relacionados entre sí, pero no realizan la misma función, por lo tanto es importante conocerlos con exactitud. 

Cabe destacar que las empresas que quieren mejorar su competitividad deben reconocer las diferencias y relaciones entre Big Data, Machine Learning y Deep Learning, lo cual podrás aprender ingresando a una Maestría en Big data Analytics.