No debemos confundir Machine Learning con Big Data, sin embargo algunas personas incurren en este error. El Machine Learning y el Big Data tienen que ser entendidos como dos disciplinas diferentes que tienen la posibilidad de complementarse entre sí a partir de sus diferencias.
A continuación conocerás un poco más sobre qué es el Machine Learning y el Big Data para aprender a diferenciarlos y saber en qué momento necesitas aplicar cada una de estas disciplinas en tu empresa.
Conceptos para diferenciar Machine Learning del Big Data
El universo de los datos es maravilloso. Nos permite explorar realidades y desarrollar hipótesis para resolver problemas de nuestro día a día. Las técnicas de análisis de datos en la actualidad son más complejas, ya que necesitan atender realidades más exigentes. Gracias al Big Data podemos hacer frente a este escenario donde miles de millones de datos son creados por minuto.
Por su parte el aprendizaje automatizado como su nombre indica, se encarga de aprender a realizar procesos, resolver tareas y atender situaciones basándose en los datos que son cargados y analizados por diferentes algoritmos.
Veamos la definición de cada uno de ellos.
Big Data
El Big Data más allá de ser un método de análisis de datos puede ser considerado como un conjunto de estrategias que permiten recopilar, analizar y procesar volúmenes muy grandes de datos a gran velocidad.
En estos conjuntos gigantes de datos estructurados o no, se pueden detectar patrones que nos permitan extraer valor de los datos. Adicionalmente, podemos construir modelos y visualizar de forma clara elementos que a simple vista serían imposibles de encontrar.
Desde hace ya varios años el Big Data ha tomado un lugar importante no solo en el mundo empresarial, sino también en las actividades diarias. En las empresas es común aprovechar el big data para estimular los procesos de toma de decisión de forma más eficiente. Al poder gestionar mayor cantidad de datos, podemos detectar mayores oportunidades de mejora.
Machine Learning
El Machine Learning es una disciplina derivada del campo de la inteligencia artificial que aprovecha el uso y desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos para analizar profundamente conjuntos de datos para aprender a realizar tareas específicas sin instrucciones explícitas. En vez de aprovechar patrones de datos, estos sistemas aprenden las acciones que deben realizar.
Esto permite que, al identificar los datos, los algoritmos puedan hacer tareas y desarrollar predicciones y estimaciones que pueden ayudarnos a tomar mejores decisiones dentro de nuestras empresas.
El Machine Learning también tiene una gran presencia en nuestra vida diaria. Esta disciplina tiene un rol muy importante dentro de los motores de recomendación de contenidos publicitarios y sistemas de recomendación de productos. También tiene un papel relevante en el área de análisis de datos del sector bancario y financiero, en especial en las tareas de prevención de fraude y también en el desarrollo de modelos predictivos de toma de decisiones.
Diferentes entre sí, pero complementarios
Una vez conocidos ambos conceptos es más fácil comprender las diferencias entre ellos. El Big Data se encarga de forma directa de extraer y transformar datos para obtener información de valor. En el Big Data se busca comprender la estructura y el modelado de datos, de forma que podemos aprovechar al máximo el valor oculto de los datos.
Por su parte, el aprendizaje automatizado mediante algoritmos de inteligencia artificial logra aprender de los datos que son transformados en el big data para poder realizar recomendaciones teniendo en cuenta su aprendizaje.
Aprovechar al máximo tanto el big data como el machine learning puede tener ventajas directas en la gestión de tu empresa.
Si deseas conocer más al respecto, no dudes en contactarnos.
