El aprendizaje automático (machine learning) se utiliza a menudo para construir modelos predictivos mediante la extracción de patrones a partir de grandes conjuntos de datos. Estos modelos se utilizan en Lo cierto es que el análisis predictivo y aprendizaje automático avanzan de la mano ya que, en la práctica la predicción siempre va a depender de lo que se haya logrado aprender de los ejemplos anteriores. Y, en esta línea, puede hablarse de cuatro enfoques de machine learning:
Aprendizaje basado en la información.
- Aprendizaje basado en la similitud.
- Aprendizaje basado en la probabilidad.
- Aprendizaje basado en el error.
Cómo apoya machine learning la optimización del análisis predictivo
Las capacidades de análisis predictivo del negocio se ven impulsadas gracias al aprendizaje automático. Esto se nota especialmente en dos aspectos:
- En relación con Big Data: al trabajar con grandes volúmenes de datos permite a las organizaciones llevar a cabo efectivas combinaciones de datos estructurados con datos no estructurados. Lo consigue mediante la automatización de los procesos de análisis que logra ahorrar un tiempo precioso y que, de cualquier otra forma, sería prácticamente inviable.
- En cuanto al modelado de datos: una vez que los algoritmos iniciales son interpretados, el machine learning automatiza el proceso de modelado de datos mediante la producción de modelos tanto en los datos actuales, como en los futuros, que proporciona una aceleración sin precedentes. En concreto, permitiendo pasar de los dos o tres modelos creados por semana, a los miles. Permitiendo a los algoritmos del análisis predictivo aprender de los datos de reciente recogida sin la necesidad de una intervención humana constante y sin hacer falta tampoco una programación explícita, se está logrando alcanzar cotas de valor insólitas.
A estos beneficios hay que sumar dos ventajas más, que se derivan de la capacidad de los desarrolladores para utilizar algoritmos de aprendizaje automático en sus aplicaciones. Estos beneficios son:
- Se reduce la dependencia de los científicos de datos.
- La complejidad asociada con la creación de algoritmos queda minimizada.
IOT, análisis predictivo y aprendizaje automático
El aprendizaje automático, especialmente cuando se aplica en su versión "as a Service" desempeñar un papel crucial en la generación de valor a partir de todos los datos procedentes del Internet de las Cosas (IOT, Internet of Things).
Hoy día, hablar de Big Data es hacerlo de IOT, que es su máxima expresión al estar asociado con la conectividad perpetua y la transmisión constante de información desde cualquier variedad de aparatos y dispositivos, a través de una red de sensores.
A este ritmo, sería virtualmente imposible para un equipo de científicos de datos el encontrar el tiempo suficiente para refinar continuamente los algoritmos y modelos necesarios para:
- La elaboración de respuestas en tiempo real.
- El análisis predictivo de las, más que grandes, gigantescas cantidades de datos involucrados en el IOT.
Por eso, la solución es el aprendizaje automático, que se ocupa de construir modelos y algoritmos futuros a partir de datos históricos y datos obtenidos en tiempo real, una capacidad que se optimiza cuando se emplea la versión de machine learning as a Service.
