Machine Learning

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Esta es una habilidad escencial para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos que permitan hacer predicciones. 

Estos sistemas son capaces de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente. Un algoritmo de machine learning desarrolla la capacidad de modificarse a sí mismo con el fin de adaptarse a los datos que está procesando.

El objetivo que persigue el machine learning es claro. Busca conseguir que las personas y las máquinas puedan trabajar juntas. Por eso es imprescindible que las máquinas sean capaces de comprender las cosas como un humano.

Ante un mundo cada vez más complejo, cada vez hay más interacciones entre usuarios y sistemas, cada vez más información. Es por esto que las técnicas de aprendizaje automático cobran cada vez más importancia porque nos ayudan a resumir la relación entre diversas variables de un proceso. 

¿Cómo se relaciona el machine learning con big data?

El big data extrae y procesa los datos para disponibilizarlos ante los algoritmos de machine learning. Se puede decir que el big data es la fuente de ingesta de datos para el machine learning. Luego el machine learning toma los datos procesados por el big data y los analiza para generar insights de negocio o aprender a realizar ciertas tareas automáticamente. Esto permite extraer y procesar datos de todo tipo y cantidades a velocidades extremas. 

Se pueden analizar resultados de búsquedas, contenidos, interacciones, horarios de uso de determinados dispositivos, conexiones, cualquier cosa que sea medible. Luego mediante machine learning podemos encontrar patrones de comportamiento y hábitos de consumo que nos permitan predecir tendencias, detectar nichos donde haya demandas no satisfechas, personalizar productos, etc.