¿Qué relación tiene el Big Data con el Aprendizaje Automático?

El mundo está experimentando un crecimiento exponencial en la generación de datos con una escala cada vez mayor. Según IDC (International Data Corporation), el mundo producirá 180 zettabytes de información (o 180 billones de gigabytes) en 2025, frente a menos de 10 zettabytes en 2015. 

Tal como lo define Gartner, 'Big data abarca un volumen masivo, una velocidad elevada y una amplia variedad que requiere un entorno especializado para procesarlo, lo que permite una mejor toma de decisiones y un procesamiento más eficiente y optimizado'.

Pero, el estudio sobre Big Data se ha convertido en un problema exigente. El aprovechamiento total del potencial dotado por Big Data depende de la mejora de los enfoques ya establecidos desde hace mucho tiempo. 

Según Jagdish 'la analítica sienta las bases de la revolución del Big Data'. El análisis de datos implica metodologías, algoritmos, enfoques, herramientas y tecnologías para obtener información comercial, análisis predictivo, visualización e inferencia estadística. En este artículo, exploramos el potencial del Big data desde la perspectiva del aprendizaje automático. Según McKinsey Global Institute, la revolución de Big Data está impulsada y avanzada por el Machine Learning.

Desde la última década, las empresas se están adaptando en mayor medida al enfoque basado en datos para mejorar los servicios ofrecidos, y el rendimiento en el desarrollo de su actividad.

►  Te puede interesar: El Big Data aplicado a las empresas

El Aprendizaje Automático se centra en la ordenación de la información y el aprendizaje de patrones y comportamientos a través de históricos para realizar predicciones futuras. El rendimiento de los métodos de Aprendizaje Automático va de la mano con qué tan bien los datos disponibles representan el problema a resolver, lo que normalmente implica el manejo de una enorme cantidad de datos. 

A pesar de los rápidos avances en el campo del Aprendizaje Automático, los algoritmos desarrollados tienen dificultades en cuanto a eficiencia para manejar una cantidad de datos considerable. A su vez, en los problemas reales es común que los datos estén llenos de incoherencias, información incompleta o mal registrada, u otros errores que presentan un desafío mayor en el tratamiento de la información. 

►  Te puede interesar: Los 5 desafíos del Big Data en Aprendizaje Automático

El Big Data en Aprendizaje Automático o Machine Learning

El Aprendizaje Automático es un campo altamente interdisciplinario de las ciencias de la computación que se enfoca principalmente en la construcción de modelos basados en algoritmos de aprendizaje que impactan en casi todas las disciplinas científicas, desde bioinformática, recuperación de información o estadística. Los algoritmos de Aprendizaje Automático se pueden dividir en tres categorías: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

Categorías del algoritmo del Aprendizaje Automático

1. Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado toma decisiones basadas en una lógica proporcionada por un algoritmo que toma datos de entrada 'etiquetados'. El aprendizaje supervisado realiza tareas de procesamiento de datos de clasificación y regresión usando algoritmos como SVM (Support Vector Machine), Naive Bayes o clasificadores computacionales y estadísticos.

A menudo, estos algoritmos de aprendizaje supervisado se enfrentan a los siguientes desafíos que pueden afectar la eficiencia de las tareas de aprendizaje:

• Relación entre sesgo-varianza: debido a este problema, el algoritmo de aprendizaje supervisado no puede generalizar más allá del conjunto de entrenamiento proporcionado, ya que es poco práctico para un modelo que puede capturar regularidades en los datos de entrenamiento y al mismo tiempo generalizar para datos de prueba no vistos anteriormente.

• Dimensionalidad del espacio de entrada: la mayoría de los algoritmos de Aprendizaje Automático se degradan en rendimiento y precisión a medida que aumenta la cantidad de variables.

• Heterogeneidad y redundancia: con una mayor heterogeneidad y redundancia de datos, los algoritmos no muestran eficiencia ni precisión.

• Presencia de no linealidad e interacciones: plantea un desafío para muchos de los algoritmos de Aprendizaje Automático como Kiang ilustró en su estudio: 'el rendimiento de las redes neuronales y la regresión logística se ven afectadas de manera pesimista por la no linealidad'.

2. Aprendizaje No Supervisado

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado descubren patrones y comportamientos en los datos para segmentar la información y aprender más sobre ellos. Algoritmos como k-means, o los mapas auto-organizados (SOM) forman parte del aprendizaje no supervisado. Estos algoritmos enfrentan los siguientes desafíos:

• Criterios de similitud: hay varias medidas de similitud disponibles como la euclídea, Manhattan o Chebyshev. Esta medida afecta en cómo se mide el parecido entre dos casos del conjunto de datos.

• Selección de centros iniciales: la selección de diferentes centros iniciales para un algoritmo de agrupamiento particional dado, como k-means, puede producir resultados diferentes.

• A menudo es difícil analizar cuándo debe terminar un algoritmo de agrupamiento jerárquico.

3. Aprendizaje Por Refuerzo (RL)

El aprendizaje por refuerzo (RL) se inspira en la psicología conductista sobre la idea de proporcionar una recompensa o un castigo por las acciones realizadas por los agentes de software en un entorno determinado. Los desafíos que a menudo enfrentan los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son:

• En base a la complejidad de un problema puede ser muy costoso conservar los valores de cada estado en la memoria. 

• Las evaluaciones equivocadas dificultan drásticamente el rendimiento de una tarea de aprendizaje.

Servicios de consultoría de Big Data e Inteligencia Artificial

Descubra nuestros servicios de consultoría de Big Data e Inteligencia Artificial donde ayudamos a las empresas a valorar la implantación y retorno de soluciones basadas en los datos y la IA.

Más información