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Big data, machine learning y deep learning: conceptos y diferencias

 
 
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Esta era de la tecnología digital ha traído confusiones para aquellas personas que, debido a tantas innovaciones, no logran distinguir todavía algunos conceptos. En este artículo abordaremos los conceptos y diferencias entre big data, machine learning y deep learning. Tecnologías que suelen ser confundidas entre sí debido a que las tres están relacionadas con el procesamiento de datos.

Conceptos de big data, machine learning y deep learning

Los 5 mayores proveedores de tecnologías de big data en España obtienen casi el 60% de sus ingresos mediante la comercialización de estas soluciones, así lo indica IDC. Mientras que, por otra parte, la empresa Appian estima que este año 2019 cerrará con el uso de inteligencia artificial en el 40% de las iniciativas de transformación digital.

Ante este panorama donde proliferan las aplicaciones de tecnologías como el big data y machine learning se hace cada vez más necesario conocer la diferencia entre sus conceptos.

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¿Qué es el big data?

La consultora IDC pronostica que, para el año 2020, el valor del mercado del big data llegue hasta los 202 mil millones de dólares. ¿Pero qué es el big data?

El big data se refiere, básicamente, a cantidades masivas de datos digitales cuyo procesamiento resulta imposible para los sistemas informáticos convencionales. Por lo tanto, dicho procesamiento solo se puede hacer mediante técnicas y sistemas especiales para el big data.

Esta complejidad se debe a las tres principales características de este tipo de datos, las cuales se conocen como “las 3 V del big data”:

  • Volumen: la cantidad de datos es enorme, una empresa puede llegar a recolectar de petabytes (1 millón de Gb) o exabytes (1 mil millones de Gb) de información.
  • Velocidad: los datos se producen de manera extremadamente rápida, a cada segundo se están generando grandes cantidades de estos.
  • Variedad: los datos son complejamente heterogéneos. Tienen distintos formatos, tamaños, tipologías, estructuras y provienen de múltiples fuentes.

Combinar técnicas de big data con machine learning es la mejor manera para procesar estas 3 V

¿Qué es el machine learning?

El machine learning (ML) o aprendizaje automático es una técnica dentro del área de la inteligencia artificial (IA) que busca dotar a las computadoras con la capacidad de “aprender”, tal y como lo hace una persona.

En este sentido, 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 de ello es poder resolver un problema computacional por su propia cuenta.

Dicho “problema” puede consistir en encontrar patrones ocultos de comportamiento o en ejecutar tareas complejas de forma automática. Así, un sistema con big data y machine learning puede captar problemas con los datos y al mismo tiempo resolverlos. 

Conoce nuestro chatbot para e-commerce que utiliza el machine learning para resolver hasta el 80% de las consultas de los usuarios.

Uno de los subcampos del machine learning es el de las redes neuronales artificiales (RNA), dentro de las cuales hay, a su vez, otro subcampo llamado deep learning (DL).

¿Qué es el deep learning?

Como mencionamos, el deep learning o aprendizaje profundo es un subcampo que pertenece a las redes neuronales artificiales. Este subcampo se genera cuando en un sistema hay redes neuronales con grandes cantidades de capas de nodos (“neuronas”). A mayor cantidad de capas, mayor profundidad de la red neuronal. 

Así, para que el sistema sea capaz de procesar esas redes tan profundas, se deben implementar técnicas de deep learning.

De esta manera, gracias al aprendizaje profundo, un sistema informático puede ser capaz de predecir tendencias, fenómenos o circunstancias. Así como también de aprender a mejorar procesos sin asistencia humana.

Estas capacidades analíticas se ven aumentadas en aquellos sistemas que combinan big data con machine learning y deep learning

¿Cómo se diferencia el big data del machine learning y deep learning?

Entendiendo los tres conceptos que hemos visto anteriormente, tenemos que las principales diferencias entre big data, machine learning y deep learning son:

  • El big data extrae y procesa grandes cantidades de datos muy complejos para luego organizarlos, con la finalidad de facilitar su consulta por parte de personas y programas. Sin embargo, el big data no realiza ningún tipo de análisis inteligente sobre ellos.
  • El machine learning ejecuta análisis inteligentes sobre grandes cantidades de datos para encontrar patrones y tendencias, con la finalidad de apoyar las decisiones de negocio. Sin embargo, el machine learning no extrae ni procesa los datos para aplicarles orden.
  • El deep learning utiliza los datos para aprender de ellos sin intervención humana, con la finalidad de automejorar el sistema y el algoritmo. Sin embargo, el deep learning tampoco extrae ni procesa los datos para disponibilizar su consulta.

En síntesis, mientras el big data se preocupa por las fuentes de datos y la naturaleza de estos, el aprendizaje automático y el profundo se ocupan es de los análisis y del aprendizaje computacional. Esta es la mayor diferencia entre big data, machine learning y deep learning.

¿Cómo se relaciona el big data con machine learning y deep learning?

La relación del big data con machine learning y deep learning se produce a raíz de sus mismas diferencias. Es decir, aquello que los diferencia es el mismo motivo por el cual se complementan como técnicas informáticas.

En este sentido, tenemos que:

  • 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 ML y DL.
  • 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.
  • El deep learning ingiere los datos más importantes del big data para aprender sobre ellos a niveles mucho más profundos y para realizar tareas más complejas.

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Ejemplo de la relación entre big data y machine learning

De la combinación entre big data y machine learning (y a veces deep learning) surge la disciplina del Big Data Analyst. Esta consiste, precisamente, en el análisis inteligente de grandes cantidades de datos en tiempo real.

Por ejemplo, grandes empresas como Google, Facebook, Amazon, eBay, Netflix, Spotify, entre muchas otras utilizan técnicas de big data para extraer y procesar datos de los usuarios en cuanto a:

  • Términos de búsqueda.
  • Contenidos solicitados.
  • Niveles de interacción (me gustas, shares, guardados, comentarios, etc.).
  • Horarios de uso.
  • Dispositivos de conexión.

Luego, a todo este tipo de datos, aplican técnicas de inteligencia artificial como el machine learning para:

  • Encontrar hábitos de consumo y patrones de comportamiento.
  • Predecir tendencias.
  • Detectar necesidades no satisfechas.
  • Recomendar productos de manera personalizada.

Según IDC Research España, el mercado de la analítica inteligente que combina el big data con machine learning está creciendo un 48% cada año en España. Por lo tanto, las empresas que deseen mantener su competitividad deben aprender a reconocer tanto las diferencias como las relaciones entre big data y machine learning. Esto con el objetivo de sacar el máximo provecho de ambas.

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