¿Cuáles son los desafíos del aprendizaje automático en el análisis de Big Data?

Machine Learning es una rama de la informática, un campo de la Inteligencia Artificial. Es un método de análisis de datos que ayuda aún más a automatizar la construcción del modelo analítico. Alternativamente, como la palabra indica, proporciona a las máquinas (sistemas informáticos) la capacidad de aprender de los datos, sin ayuda externa para tomar decisiones con la mínima interferencia humana. Con la evolución de las nuevas tecnologías, el aprendizaje automático ha cambiado mucho en los últimos años.

¿Discutamos qué es Big Data?

Big data significa demasiada información y análisis significa análisis de una gran cantidad de datos para filtrar la información. Un ser humano no puede hacer esta tarea de manera eficiente dentro de un límite de tiempo. Este es el punto en el que entra en juego el aprendizaje automático para el análisis de big data. Pongamos un ejemplo, supongamos que usted es propietario de la empresa y necesita recopilar una gran cantidad de información, lo cual es muy difícil por sí solo. Entonces empiezas a encontrar una pista que te ayudará en tu negocio o tomar decisiones más rápido. Aquí te das cuenta de que estás tratando con una información inmensa. Sus análisis necesitan un poco de ayuda para que la búsqueda sea exitosa. En el proceso de aprendizaje automático, cuantos más datos proporcione al sistema, más podrá aprender el sistema de ellos y devolver toda la información que estaba buscando y, por lo tanto, hacer que su búsqueda sea exitosa. Es por eso que funciona tan bien con el análisis de big data. Sin big data, no puede funcionar a su nivel óptimo debido al hecho de que con menos datos, el sistema tiene pocos ejemplos de los que aprender. Entonces podemos decir que los grandes datos tienen un papel importante en el aprendizaje automático.

En lugar de varias ventajas del aprendizaje automático en el análisis, también existen varios desafíos. Discutámoslos uno por uno:

  • Aprendiendo de datos masivos: Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos que procesamos aumenta día a día. En noviembre de 2017, se descubrió que Google procesa aprox. 25PB por día, con el tiempo, las empresas cruzarán estos petabytes de datos. El principal atributo de los datos es el volumen. Por lo tanto, es un gran desafío procesar una cantidad tan grande de información. Para superar este desafío, se deben preferir los marcos distribuidos con computación paralela.

  • Aprendizaje de diferentes tipos de datos: Hoy en día existe una gran variedad de datos. La variedad también es un atributo importante de los grandes datos. Estructurados, no estructurados y semiestructurados son tres tipos diferentes de datos que dan como resultado la generación de datos heterogéneos, no lineales y de alta dimensión. Aprender de un conjunto de datos tan grande es un desafío y da como resultado un aumento en la complejidad de los datos. Para superar este desafío, se debe utilizar la integración de datos.

  • Aprendizaje de datos Streamed de alta velocidad: Hay varias tareas que incluyen la finalización del trabajo en un cierto período de tiempo. La velocidad es también uno de los principales atributos de los grandes datos. Si la tarea no se completa en un período de tiempo específico, los resultados del procesamiento pueden volverse menos valiosos o incluso inútiles también. Para esto, puede tomar el ejemplo de la predicción del mercado de valores, la predicción de terremotos, etc. Por lo tanto, es una tarea muy necesaria y desafiante procesar los grandes datos a tiempo. Para superar este desafío, se debe utilizar el enfoque de aprendizaje en línea.

  • Aprendizaje de datos ambiguos e incompletos: Anteriormente, los algoritmos de aprendizaje automático proporcionaban datos relativamente más precisos. Entonces, los resultados también fueron precisos en ese momento. Pero hoy en día, existe una ambigüedad en los datos porque los datos se generan a partir de diferentes fuentes que también son inciertas e incompletas. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Un ejemplo de datos inciertos son los datos que se generan en las redes inalámbricas debido al ruido, sombras, desvanecimiento, etc. Para superar este desafío, se debe utilizar un enfoque basado en la distribución.

  • Aprendizaje de datos de densidad de valor bajo: El objetivo principal del aprendizaje automático para el análisis de big data es extraer la información útil de una gran cantidad de datos para obtener beneficios comerciales. El valor es uno de los principales atributos de los datos. Encontrar el valor significativo de grandes volúmenes de datos que tienen una densidad de valor bajo es muy desafiante. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Para superar este desafío, se deben utilizar tecnologías de minería de datos y descubrimiento de conocimiento en bases de datos.

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