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Smart Visual Data / Business Intelligence
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8:00 am

Machine Learning: la predicción real-time de las máquinas.

Aunque puede parecer algo contradictorio, el avance de la tecnología y la innovación tiene como reto humanizar los procesos de comprensión y toma de decisiones. Seguro que te vienen a la mente términos tan conocidos como el Internet of Things, la Inteligencia Artificial o el Machine Learning. Sin embargo, el gran desafío pasa por complementar y hacer un buen trabajo de equipo entre las máquinas y las personas.

A través de la especialización y, cada vez la mayor independencia de las máquinas, se llegará a trabajar a través de procesos muy eficaces y, sobretodo, que permitan la optimización de los recursos. Por esto precisamente es por lo que apuesta el Machine Learning o aprendizaje automático.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning, conocido en español como aprendizaje automático, es una ciencia que apuesta por la creación de sistemas que permiten a las máquinas aprender  y trabajar por sí solas, sin depender del trabajo del ser humano.

El aprendizaje automático permite que un ordenador llegue a entender la naturaleza de las cosas, del mismo modo que lo hace una persona. Es decir, que las máquinas sean un elemento totalmente independiente de la acción humana, convirtiéndose así en un objeto inteligente y autónomo.

A través del Machine Learning, las máquinas son capaces de detectar patrones en un conjunto de datos y realizar predicciones en tiempo real.

El Machine Learning apuesta por modelos capaces de adaptarse de forma independiente. Pero, ¿cómo puede una máquina realizar eso sin la ayuda del ser humano? El Machine Learning lo hace posible gracias a la detección de patrones dentro de un conjunto de datos, de manera que es el propio programa el que predice qué situaciones podrán darse y cuáles no.  Estos patrones, al final, son los que permiten aprender para, al final, generar decisiones y resultados fiables.

Qué es el Machine Learning

En definitiva, lo que se logra con el Machine Learning es realizar predicciones de alto valor que permiten la toma de decisiones óptimas y eficaces y, además, en tiempo real. Porque las ventajas del Big Data son múltiples, sin embargo, debemos saber cómo trazar  y tratar la información para sacar el máximo partido posible.

Data Mining vs Machine Learning

Debido al colapso de información al que se enfrentan hoy en día las empresas, éstas tienen la posibilidad de acudir a infinidad de métodos y procesos para afrontar toda esta información. Entre ellos, encontramos algunos como el Data Mining o el Machine Learning, términos que suelen ser muy confundidos. Te contamos las diferencias entre Data Mining y Machine Learning:

Data Mining o Minería de Datos

Se puede definir como el proceso por el que se trata de convertir en conocimiento o patrones de comportamiento una cantidad de datos totalmente desestructurados. Durante el proceso de Data Mining se usan algoritmos de Machine Learning.

A través de la minería de datos, por tanto, se extrae información significativa de las bases de datos en bruto, dándoles así valor y aportando una gran ventaja competitiva a las compañías.

En definitiva, el Data Mining engloba todo un conjunto de técnicas empleadas  para estructurar y dar sentido a los datos.

Qué es el Machine Learning

Machine Learning

Por su parte, el Machine Learning o aprendizaje automático es una disciplina de la Inteligencia Artificial y, como hemos comentado, crea sistemas e identifica patrones que permiten:

  • Predecir comportamientos.
  • Clasificar datos.
  • Mejorar y optimizar los procesos de analítica y gestión de datos.

El Machine Learning, por tanto, es uno de los tantos métodos de simplificación de los datos dentro del Data Mining.

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Artículo por:

Patricia Nuño




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