{"id":251,"date":"2016-03-20T08:22:49","date_gmt":"2016-03-20T07:22:49","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=251"},"modified":"2016-03-20T08:22:49","modified_gmt":"2016-03-20T07:22:49","slug":"el-machine-learning-en-la-era-del-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/el-machine-learning-en-la-era-del-big-data\/","title":{"rendered":"El Machine Learning en la era del Big Data"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">El <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Machine_learning\">Machine Learning<\/a> o \u00ab<a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Aprendizaje_autom%C3%A1tico\">Aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>\u00bb es un\u00a0\u00e1rea que lleva con nosotros ya unos cuantos a\u00f1os. B\u00e1sicamente, el objetivo de este campo de la Inteligence Artificial, es que los algoritmos, las reglas de codificaci\u00f3n de nuestros objetivos de resoluci\u00f3n de un problema, aprendan por si solos. De ah\u00ed lo de \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb. Es decir, que los propios algoritmos generalicen conocimiento y lo induzcan a partir de los comportamientos que van observando.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para que <strong>su aprendizaje sea bueno, preciso y efectivo, necesitan datos.<\/strong> Cuantos m\u00e1s, mejor. De ah\u00ed que cuando irrumpe el Big Data (este nuevo paradigma de grandes cantidades de datos) el Machine Learning se empezase a frotar las manos en cuanto al futuro que le esperaba. Los patrones, tendencias e interrelaciones entre las variables que el algoritmo de Machine Learning observa, se pueden ahora obtener con una mayor precisi\u00f3n gracias a la disponibilidad de datos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00bfY qu\u00e9 permiten hacer estos algoritmos de Machine Learning? Muchas cosas. A m\u00ed me gusta mucho esta \u00abchuleta\u00bb que elaboraron los compa\u00f1eros del\u00a0<a href=\"http:\/\/peekaboo-vision.blogspot.com.es\/2013\/01\/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html\" target=\"_blank\">blog Peekaboo<\/a>. Esta chuleta nos ayuda, a trav\u00e9s de un workflow, a seleccionar el mejor m\u00e9todo de resoluci\u00f3n del problema que tengamos: clasificar, relacionar variables, agrupar nuestros registros por comportamientos,\u00a0reducir la dimensionalidad, etc. Ya veis, como coment\u00e1bamos en la entrada anterior, que <a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/que-hace-un-cientifico-de-datos-y-por-que-es-una-profesion-tan-sexy\/\">la estad\u00edstica est\u00e1 omnipresente<\/a>.<\/p>\n<figure style=\"width: 1600px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-ME24ePzpzIM\/UQLWTwurfXI\/AAAAAAAAANw\/W3EETIroA80\/s1600\/drop_shadows_background.png\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-ME24ePzpzIM\/UQLWTwurfXI\/AAAAAAAAANw\/W3EETIroA80\/s1600\/drop_shadows_background.png\" alt=\"\" width=\"1600\" height=\"888\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">\u00abChuleta\u00bb de algoritmos de Machine Learning (Fuente: http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-ME24ePzpzIM\/UQLWTwurfXI\/AAAAAAAAANw\/W3EETIroA80\/s1600\/drop_shadows_background.png)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Estas t\u00e9cnicas llevan con nosotros varias d\u00e9cadas ya. Siempre han resultado muy \u00fatiles para obtener conocimiento, ayudar a tomar decisiones en el mundo de los negocios, etc.\u00a0Su uso siempre ha estado m\u00e1s focalizado en industrias con grandes disponibilidades de datos. Por ejemplo, el sector BFSI (<em><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/BFSI\" target=\"_blank\">Banking, Financial services and Insurance<\/a><\/em>) siempre han considerado los datos como un activo cr\u00edtico de la empresa (como se <a href=\"http:\/\/www3.weforum.org\/docs\/WEF_ITTC_PersonalDataNewAsset_Report_2011.pdf\">generaliz\u00f3 posteriormente en 2011 a partir del Foro de Davos<\/a>). Y siempre\u00a0ha sido un sector donde el Machine Learning\u00a0ha tenido mucho peso.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Pero, con el auge de la <strong>Internet Social y las grandes empresas tecnol\u00f3gicas<\/strong> que generan datos a un gran volumen, velocidad y variedad (Google, Amazon, etc.), esto se generaliza a otros sectores.\u00a0El uso del Big Data se empieza a generalizar, y el Machine Learning sufre una especie de \u00abrenacimiento\u00bb.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ahora, se convierten en pieza clave del d\u00eda a d\u00eda de muchas compa\u00f1\u00edas, que ven c\u00f3mo el gran volumen de\u00a0datos adem\u00e1s, les ayuda a obtener m\u00e1s valor de la forma de trabajar que tienen. En la siguiente\u00a0ilustraci\u00f3n que nos genera Google Trends sobre el volumen de b\u00fasqueda de ambos t\u00e9rminos se puede observar c\u00f3mo el \u00abMachine Learning\u00bb <strong>se ve iluminado de nuevo cuando el Big Data entra en el \u00abmainstream\u00bb<\/strong>(a partir de 2011 especialmente).<\/p>\n<figure id=\"attachment_255\" aria-describedby=\"caption-attachment-255\" style=\"width: 913px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/03\/bdml.png\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-255\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/03\/bdml.png\" alt=\"B\u00fasquedas de Big Data y Machine Learning (Fuente: Google Trends)\" width=\"913\" height=\"511\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/03\/bdml.png 913w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/03\/bdml-300x168.png 300w\" sizes=\"(max-width: 913px) 100vw, 913px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-255\" class=\"wp-caption-text\">B\u00fasquedas de Big Data y Machine Learning (Fuente: Google Trends)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00bfY por qu\u00e9 le ha venido tan bien al Machine Learning el Big Data? B\u00e1sicamente porque como la palabra \u00abaprendizaje\u00bb viene a ilustrar, los algoritmos necesitan de datos, primero para aprender, y segundo para obtener resultados. Cuando los datos eran limitadas, corr\u00edamos el peligro de sufrir problemas de \u00ab<em>underfitting<\/em>\u00ab. Es decir, de entrenar poco al modelo, y que \u00e9ste perdiera precisi\u00f3n. Y, si utiliz\u00e1bamos todos los datos para entrenar al modelo, nos podr\u00eda pasar lo contrario, problemas de \u00ab<em>overfitting<\/em>\u00ab, que entonces nos generar\u00eda modelos demasiado ajustados a la muestra, y quiz\u00e1s, poco generalizables a otros casos.<\/p>\n<figure style=\"width: 555px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/i.stack.imgur.com\/0NbOY.png\"><img decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/i.stack.imgur.com\/0NbOY.png\" alt=\"El entrenamiento del modelo con datos y los problemas de \" width=\"555\" height=\"140\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">El entrenamiento del modelo con datos y los problemas de \u00abunderfitting\u00bb y \u00aboverfitting\u00bb (Fuente: http:\/\/i.stack.imgur.com\/0NbOY.png)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este problema con el Big Data desaparece. Tenemos tantos datos, que no nos debe preocupar el equilibrio entre \u00ab<em>datos de entrenamiento<\/em>\u00bb y\u00a0\u00ab<em>datos para testar y probar el modelo y su eficiencia\/precisi\u00f3n<\/em>\u00ab. La optimizaci\u00f3n del rendimiento del modelo (el \u00abJust Right\u00bb de la gr\u00e1fica anterior) ahora se puede elegir con mayor flexibilidad, dado que podemos disponer de datos para llegar a ese punto de equilibrio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Con este panorama de eficientes algoritmos (Machine Learning) y mucha materia prima para que \u00e9stos funcionen bien (Big Data), entender\u00e1n por qu\u00e9 no solo hay muchos sectores de actividad donde las oportunidades son ahora muy prometedoras (la secci\u00f3n \u00ab<em>Rethinking industries<\/em>\u00bb de la siguiente gr\u00e1fica), sino tambi\u00e9n para el desarrollo tecnol\u00f3gico y empresarial, es una era, esta del Big Data, muy interesante y de valor.<\/p>\n<figure style=\"width: 1200px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/blogs-images.forbes.com\/anthonykosner\/files\/2014\/12\/shivon-zilis-Machine_Intelligence_Landscape_12-10-2014.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/blogs-images.forbes.com\/anthonykosner\/files\/2014\/12\/shivon-zilis-Machine_Intelligence_Landscape_12-10-2014.jpg\" alt=\"El panorama de la inteligencia de las m\u00e1quinas (Fuente: http:\/\/blogs-images.forbes.com\/anthonykosner\/files\/2014\/12\/shivon-zilis-Machine_Intelligence_Landscape_12-10-2014.jpg)\" width=\"1200\" height=\"900\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">El panorama de la inteligencia de las m\u00e1quinas (Fuente: http:\/\/blogs-images.forbes.com\/anthonykosner\/files\/2014\/12\/shivon-zilis-Machine_Intelligence_Landscape_12-10-2014.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">En los \u00faltimos a\u00f1os hemos visto mucho desarrollo en lo que a tecnolog\u00eda de Bases de Datos se refiere. Las compa\u00f1\u00edas disponen de muchos datos internos, que se complementan muy bien con los externos de la \u00abInternet Social\u00bb. As\u00ed,\u00a0el Machine Learning, nos acompa\u00f1ar\u00e1 durante los pr\u00f3ximos a\u00f1os para sacarle valor a los mismos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Machine Learning o \u00abAprendizaje autom\u00e1tico\u00bb es un\u00a0\u00e1rea que lleva con nosotros ya unos cuantos a\u00f1os. B\u00e1sicamente, el objetivo de este campo de la Inteligence Artificial, es que los algoritmos, las reglas de codificaci\u00f3n de nuestros objetivos de resoluci\u00f3n de un problema, aprendan por si solos. De ah\u00ed lo de \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb. 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