Que es big data y machine learning
Futuro del aprendizaje automático frente a los big data
La analítica de big data es el proceso de recopilación y análisis del gran volumen de conjuntos de datos (llamados Big Data) para descubrir patrones útiles ocultos y otra información como las elecciones de los clientes, las tendencias del mercado que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones empresariales más informadas y orientadas al cliente. Big data es un término que describe los datos caracterizados por las tres V: el volumen extremo de datos, la gran variedad de tipos de datos y la velocidad a la que deben procesarse los datos. Los big data pueden analizarse para obtener información que permita tomar mejores decisiones y realizar movimientos empresariales estratégicos.
El aprendizaje automático es un campo de la IA (Inteligencia Artificial) mediante el cual las aplicaciones de software pueden aprender a aumentar su precisión para obtener los resultados esperados. En términos sencillos, el aprendizaje automático es la forma de educar a los ordenadores en la realización de tareas complejas que los humanos no saben cómo llevar a cabo. El campo del aprendizaje automático es tan amplio y popular en estos días que hay muchas actividades de aprendizaje automático en nuestra vida diaria y pronto se convertirá en una parte integral de nuestra rutina diaria.
Big data vs machine learning cuál es mejor
Ya no es un secreto que el big data es la razón del éxito de muchas grandes empresas tecnológicas. Sin embargo, a medida que más y más empresas lo adoptan para almacenar, procesar y extraer valor de su enorme volumen de datos, se está convirtiendo en un reto para ellas utilizar los datos recogidos de la manera más eficiente.
Ahí es donde el aprendizaje automático puede ayudarles. Los datos son una bendición para los sistemas de aprendizaje automático. Cuantos más datos reciba un sistema, más aprenderá a funcionar mejor para las empresas. Por lo tanto, utilizar el aprendizaje automático para el análisis de big data resulta ser un paso lógico para que las empresas maximicen el potencial de la adopción de big data.
Los big data se refieren a conjuntos extremadamente grandes de datos estructurados y no estructurados que no pueden manejarse con los métodos tradicionales. La analítica de big data puede dar sentido a los datos descubriendo tendencias y patrones. El aprendizaje automático puede acelerar este proceso con la ayuda de algoritmos de toma de decisiones. Puede categorizar los datos entrantes, reconocer patrones y traducir los datos en ideas útiles para las operaciones empresariales.
¿el aprendizaje automático requiere big data?
En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos tradicional no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.
La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet funcionan en tiempo real o casi en tiempo real y requieren una evaluación y acción en tiempo real.
El papel del big data con respecto al aprendizaje automático
Los datos están en el corazón de la empresa moderna, ayudando a las organizaciones a entender mejor a sus clientes, tomar mejores decisiones empresariales, mejorar los procesos de negocio, hacer un seguimiento del inventario, vigilar a los competidores y tomar otras medidas para dirigir con éxito sus operaciones. Pero en las dos últimas décadas, muchas organizaciones han tenido que aprender a manejar las cantidades cada vez mayores y las diferentes formas de datos -es decir, los big data- que están creando y recopilando.
En muchos casos, los big data son tan grandes y complejos, con una combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, que las tecnologías tradicionales de gestión de datos no pueden procesarlos, almacenarlos y gestionarlos con eficacia o eficiencia. Dado que los almacenes de datos habituales no son una buena opción, han surgido Spark, Hadoop, bases de datos NoSQL y otras plataformas y herramientas de big data para ayudar a llenar el vacío y permitir a las empresas crear lagos de datos como depósitos para todos esos datos.
Sin embargo, el simple hecho de hacerlo no es suficiente para obtener valor empresarial de los big data. Tampoco las aplicaciones convencionales de análisis de datos aprovechan plenamente sus beneficios potenciales. A medida que más empresas dominan el proceso de gestión de big data, las más avanzadas están aplicando formas inteligentes y avanzadas de análisis para extraer más valor de los datos de sus sistemas. En particular, el aprendizaje automático, que puede detectar patrones y proporcionar capacidades cognitivas a través de grandes volúmenes de datos, ofrece a las organizaciones la capacidad de llevar sus iniciativas de análisis de big data al siguiente nivel.