Aprendizaje automático: el Big Data para el crecimiento de las grandes empresas

El aprendizaje automático (del inglés Machine Learning) es una sección o rama de la inteligencia artificial y consiste en el diseño y construcción de aplicaciones o sistemas (algorítmicos) que son capaces de aprender con base en entradas/salidas de datos informáticos.

Una de las principales características es que se aprende por la experiencia de los datos, lo cual es importante para tomar decisiones en las grandes organizaciones. El aprendizaje automático incorpora otras disciplinas como lo analítico con el análisis predictivo y la minería de datos, para el reconocimiento de patrones. Hay una variedad de algoritmos que se utilizan para tal propósito en las grandes empresas y en las áreas de TI. Estas técnicas han evolucionado, pero no son nuevas, en los años 50 autores como Tom M. Mitchell, Arthur Samuel y Alan Turing empezaron a coquetear con estas técnicas.

La triplicación de los datos actualmente ha hecho que tenga una gran importancia el aprendizaje automático relacionado con el Big Data, al igual que está vinculado a modelos de predicción, simulación y optimización. Este tipo de modelos son relevantes con algoritmos genéticos, aprendizaje similar, aprendizaje representacional, aprendizaje basado en árboles de decisión, aprendizaje en reglas de decisión, programación de lógica inductiva, en redes bayesianas, etc.

El aprendizaje automático en el mundo empresarial

Muchas empresas están dando un paso más allá de la inteligencia empresarial (Business Intelligence) al integrar Machine Learning a sus procesos de producción, tanto para maximizar los ingresos y beneficios y también para optimizar procesos, dándoles mayor eficacia.

El reto de las empresas es poder tener analíticas de datos y patrones de reconocimiento,  para conseguir esto deben tener en cuenta:

  • Mejorar las capacidades de análisis de negocio existentes con minería de datos y análisis productivo, como técnicas para abordar los problemas complejos y de decisión de una empresa.
  • Mejorar el nivel de apoyo para la toma de decisiones, proporcionando un aumento de las capacidades del sistema para el descubrimiento y análisis de datos, tales como la detección de patrones y, de esta forma, reforzar el conocimiento mediante la identificación de correlaciones.
  • Ante este nivel, se debe impulsar la incorporación de capacidades de detección temprana dentro del sistema de Business Intelligence, para detectar tendencias y patrones de conducta a corto plazo.

Una de las aplicaciones más importantes del aprendizaje automático es optimizar la adquisición de las bases de conocimiento al interior de las organizaciones, a través de los denominados sistemas expertos. Estos sistemas pretenden emular el proceso de toma de decisiones de la experiencia humana en un determinado campo.

Según Jorge García hay que situarlo en el contexto de Business Intelligence (BI) y la analítica de los grandes datos (Big Data).

Los principales enfoques de la educación automática incluyen el uso de las redes neuronales, el aprendizaje basado en casos, los algoritmos genéticos, reglas de inducción, y el aprendizaje analítico. Mientras que en el pasado se aplicaron de forma independiente, en los últimos tiempos estos paradigmas o modelos se están utilizando de manera híbrida, el cierre de las fronteras entre ellos permiten el desarrollo de modelos más eficaces. La combinación de métodos analíticos puede garantizar resultados concretos, repetibles y confiables, como componente necesario de uso práctico en las principales soluciones empresariales e industriales.

Las estructuras de datos en el mundo de los exabytes está por descubrir. Analizar el streaming analítico de datos en tiempo y con capacidad de escalada y de procesado en paralelo es un verdadero desafío. La toma de decisiones en el tiempo contemporáneo cada vez es más ágil.

Los objetos inteligentes, o el Internet de las cosas, se adaptan a los modelos de transmisión y recolección de datos. Los sensores empiezan a aprender de su entorno para generar mejores resultados y adaptabilidad. Esos algoritmos que se desarrollan por medio de las técnicas de Machine Learning darán mayor eficiencia y optimización en las grandes empresas una oportunidad para que la comunicación entre objetos no se dé de manera mecánica y rutinaria.

Imagen por @Brett Jordan, distribuida con licencia Creative Commons CC BY-NC-SA 2.0

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