El aprendizaje automático es una rama de la informática, un campo de la inteligencia artificial. Es un método de análisis de datos que ayuda aún más a automatizar la construcción del modelo analítico. Alternativamente, como la palabra indica, proporciona a las máquinas (sistemas informáticos) la capacidad de aprender de los datos, sin ayuda externa para tomar decisiones con la mínima interferencia humana. Con la evolución de las nuevas tecnologías, el aprendizaje automático ha cambiado mucho en los últimos años.
Discutamos qué es Big Data?
Big data significa demasiada información y análisis significa análisis de una gran cantidad de datos para filtrar la información. Un humano no puede realizar esta tarea de manera eficiente dentro de un límite de tiempo. Entonces, aquí está el punto donde entra en juego el aprendizaje automático para el análisis de big data. Tomemos un ejemplo, supongamos que usted es propietario de la empresa y necesita recopilar una gran cantidad de información, lo cual es muy difícil por sí solo. Entonces empiezas a encontrar una pista que te ayudará en tu negocio o tomar decisiones más rápido. Aquí te das cuenta de que estás tratando con una inmensa información. Sus análisis necesitan un poco de ayuda para que la búsqueda sea exitosa. En el proceso de aprendizaje automático, cuanto más datos proporcione al sistema, más podrá aprender el sistema de ellos y devolverá toda la información que estaba buscando y, por lo tanto, haga que su búsqueda sea exitosa. Por eso funciona tan bien con el análisis de big data. Sin big data, no puede funcionar a su nivel óptimo debido al hecho de que con menos datos, el sistema tiene pocos ejemplos de los que aprender. Entonces, podemos decir que los macrodatos tienen un papel importante en el aprendizaje automático.
En lugar de varias ventajas del aprendizaje automático en la analítica, también existen varios desafíos. Discutámoslos uno por uno:
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- Aprendiendo de datos masivos: Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos que procesamos aumenta día a día. En noviembre de 2017, se descubrió que Google procesa aprox. 25 PB por día, con el tiempo, las empresas cruzarán estos petabytes de datos. El principal atributo de los datos es el volumen. Así que es un gran desafío procesar una cantidad tan grande de información. Para superar este desafío, se deben preferir los marcos distribuidos con computación paralela.
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- Aprendizaje de diferentes tipos de datos: En la actualidad, existe una gran variedad de datos. La variedad también es un atributo importante del big data. Estructurados, no estructurados y semiestructurados son tres tipos diferentes de datos que además dan como resultado la generación de datos heterogéneos, no lineales y de alta dimensión. Aprender de un conjunto de datos tan bueno es un desafío y además da como resultado un aumento en la complejidad de los datos. Para superar este desafío, se debe utilizar la integración de datos.
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- Aprendizaje de datos transmitidos de alta velocidad: Hay varias tareas que incluyen la finalización del trabajo en un cierto período de tiempo. La velocidad también es uno de los principales atributos del big data. Si la tarea no se completa en un período de tiempo específico, los resultados del procesamiento pueden volverse menos valiosos o incluso inútiles. Para esto, puede tomar el ejemplo de la predicción del mercado de valores, la predicción de terremotos, etc. Por lo tanto, es una tarea muy necesaria y desafiante procesar los grandes datos a tiempo. Para superar este desafío, se debe utilizar un enfoque de aprendizaje en línea.
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- Aprendizaje de datos ambiguos e incompletos: Anteriormente, los algoritmos de aprendizaje automático proporcionaban datos relativamente más precisos. Entonces, los resultados también fueron precisos en ese momento. Pero hoy en día, existe una ambigüedad en los datos porque los datos se generan a partir de diferentes fuentes que también son inciertas e incompletas. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Un ejemplo de datos inciertos son los datos que se generan en redes inalámbricas debido al ruido, sombras, desvanecimientos, etc. Para superar este desafío, se debe utilizar un enfoque basado en la distribución.
- Aprendizaje de datos de densidad de bajo valor: El objetivo principal del aprendizaje automático para el análisis de big data es extraer la información útil de una gran cantidad de datos para obtener beneficios comerciales. El valor es uno de los principales atributos de los datos. Encontrar el valor significativo de grandes volúmenes de datos con una densidad de valor baja es un gran desafío. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Para superar este desafío, se deben utilizar tecnologías de minería de datos y descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
