Machine Learning y Deep Learning ¿Cuál es el enfoque? El desarrollo de la tecnología y la era digital, han dado paso a diversas disciplinas. El avance y uso de estas áreas se enfoca en automatizar cada vez más, aspectos como la toma de decisiones y análisis de la información. A partir de la Inteligencia Artificial (IA), confiriéndole mayores y mejores capacidades a la tecnología.
Dichos avances tecnológicos se basan principalmente en los Big Data. Los cuales han permitido que el entorno empresarial atraviese una gran transformación digital. Aumentando a su vez los requerimientos en avances tecnológicos que faciliten el desarrollo de las distintas áreas dentro del ámbito de los negocios.
¿Qué son Machine Learning y Deep Learning?
El Machine Learning y el Deep Learning, son términos relativamente nuevos. Aunque, en algunos casos son empleados indiscriminadamente como sinónimos, es necesario aclarar los aspectos únicos de cada uno de ellos.
De esta manera, es posible diferenciar ambos términos, si se hace referencia al Machine Learning o aprendizaje automático, como la disciplina en la cual los programadores diseñan y establecen algoritmos. Basados en numerosos grupos de variables, que permiten que una máquina sea capaz de procesar datos desde su selección, clasificación, análisis e interpretación. Hasta arrojar conclusiones y predicciones sobre algunas situaciones en particular.
Este sistema se basa en el entrenamiento a partir de un gran conjunto de datos que van optimizando los algoritmos y generando patrones de conducta de la información. Esto puede ser realizado a partir de los Big Data que coleccionan datos desde diferentes fuentes y conforman la base del procesamiento de la información.
Por su parte, el Deep Learning tiene un objetivo parecido al del aprendizaje automático, pero funciona mediante otros procesos. En los cuales se intenta generar un sistema parecido a las complejas redes neuronales de los mamíferos. En esta disciplina los programadores se encargan de desarrollar estructuras lógicas que se organizan por capas. Las cuales funcionan como neuronas que procesan y traspasan la información a la siguiente capa (neurona).
El Deep Learning y su impulso al Machine Learning
Algunos expertos consideran el Deep Learning como una técnica desarrollada dentro del Machine Learning. Dicha técnica se basa en la optimización de modelos a partir del establecimiento de patrones de comportamiento en los datos.
El análisis de dichos datos se establece dentro de un sistema que imita las redes de neuronas, donde se generan capas interconectadas que permiten el transporte de la información. Así como, el procesamiento en cada una de las capas. De esta manera, mientras más datos sean procesados. Mayor será la experiencia y capacidad del sistema para identificar sus patrones de comportamiento. Para que su selección y clasificación ocurra de forma más precisa.
La optimización de estos sistemas se encuentra íntimamente relacionada con la experiencia y entrenamiento de los mismos. Por lo cual es necesario realizar una gran cantidad de ejercicios que permitan localizar y corregir los errores de manera oportuna, lo que representa una de las funciones del Machine Learning.
Modelos de Machine Learning
El aprendizaje automático se basa en la creación de patrones o modelos en el comportamiento de la información, que son la base del aprendizaje de las máquinas y les permite optimizar sus funciones. Los modelos creados durante el Machine Learning pueden ser de varios tipos: lógicos, geométricos y probabilísticos.
Lógicos
En los modelos lógicos se emplean leyes para formalizar un conocimiento. Es decir, se relaciona cierta acción con una consecuencia para formar una ley o regla que establecerán las bases del conocimiento adquirido por la máquina. Estos modelos resultan muy útiles en los sistemas dedicados a crear predicciones o proyecciones de las decisiones. Las cuales se pueden tomar dentro de una organización.
Geométricos
El modelo geométrico usa varios ejes de coordenadas para relacionar diversas dimensiones y permite encontrar líneas que separan distintas clases de variables. Las cuales se denominan clases linealmente separables. Los algoritmos de Machine Learning usan este modelo y sus nociones básicas para darle sentido a los conceptos. Por lo que, resulta de gran utilidad al trabajar con clasificadores lineales.
Probabilísticos
Los modelos probabilísticos en el ámbito de la Inteligencia Artificial se basan en la estadística bayesiana mediante el método científico. El cual permite relacionar las variables y aplicar pruebas estadísticas para reconocer cuáles son las predicciones (hipótesis) que tienen mayores probabilidades de ocurrir. Este tipo de modelo es muy útil en campos como las finanzas y las ciencias aplicadas a la salud. Así como, los campos que relacionan el genoma humano con determinadas enfermedades.
Retos del Machine Learning
El Machine Learning es una disciplina que se emplea cada vez en más áreas de interés para las personas, con repercusiones en la economía y el avance de la ciencia y salud. Pero así como avanza, se va encontrando con retos que requieren de la mejora y progreso de estos sistemas.
Uno de los grandes retos a los que se enfrenta esta disciplina es la gran cantidad de ordenadores que son requeridos tanto para resguardar los Big Data. Al igual que para realizar el procesamiento de los datos y almacenar la información obtenida. En este sentido, muchas compañías han empleado el uso de Unidades de Procesamiento Gráfico o GPUs por sus siglas en inglés.
Por otro lado, se han desarrollado recursos como Hadoop, que permiten optimizar el almacenamiento de los datos a un bajo costo, facilitando así el empleo de los Big Data.
Además de esto, uno de los mayores enfoques de los profesionales en Deep Learning y Machine Learning, es ser capaces de obtener la mayor precisión posible por parte de las máquinas.
El Big Data permite adentrarse en diversos conceptos y contenidos. Por lo que realizar una Maestría en Big Data Analytics permitirá profesionalizarte en el área.
