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¿Por qué no es lo mismo el machine learning y el big data?

Publicado por indigitall el Jun 2, 2020 3:35:27 PM

 

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¿Has oído hablar del machine learning y el big data? Son dos conceptos cada vez más populares en nuestra sociedad, pero, pese a ello, todavía muchas veces se confunden. Conocer sus características y desarrollo te ayudará a diferenciarlos correctamente.

¿Qué es el machine learning?

Se trata de una tecnología de aprendizaje automático pensada para que ciertas operaciones puedan desarrollarse sin la intervención humana. De esta manera, se puede gestionar una gran cantidad de información con la mayor efectividad posible.

El machine learning se denomina aprendizaje, pero en realidad implica que el sistema tiene la capacidad de identificar patrones complejos formados por diversos parámetros. Es decir, que sus algoritmos se modifican constantemente en base a los datos que entran en la interfaz, para que el sistema pueda saber cómo responder en situaciones similares y predecir comportamientos futuros.

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Para repasar el origen del aprendizaje automático tenemos que remontarnos hasta 1950, cuando se creó el Test de Turing para saber si una máquina era inteligente de verdad. Ya en esos tiempos la idea de relacionar máquinas y aprendizaje estaba presente... Y de hecho, dos años después se escribió el primer programa informático capaz de aprender: en este caso, a jugar a damas. Más tarde, 1967, se escribe Nearest Neighbor: el que se considera el nacimiento del reconocimiento de patrones informáticos.

En la década de los 90 fueron diversos los programas usados para analizar datos masivamente y extraer conclusiones. De todos modos, fue en los años 2000 cuando se empezó a desarrollar el machine learning real, como en Google Brain, Deep Face o Distributed Machine Learning Toolkit. En la actualidad todo esto puede aplicarse a las empresas, permitiéndoles nuevas estrategias de marketing.

 

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¿Qué es el big data?

El big data es mucho más que trabajar con cantidades inconmensurables de datos. Se trata de una tecnología capaz de analizarlos y extraer toda la información necesaria para mejorar un negocio.

En indigitall comprobamos cómo con todos los items que se recopilan sobre los clientes, la competencia o el mercado aportan datos para tomar decisiones y establecer estrategias efectivas. Y lo mejor es que este proceso puede llevarse a cabo en tiempo real.

Esta tecnología se puede aplicar a la empresa de diversas maneras para mejorar el desarrollo del negocio. Así, en indigitall te ofrecemos funcionalidades como: envío de push con imágenes animadas para estimular al receptor a visualizar los mensajes, segmentación de comunicaciones, geolocalización o envió de notificaciones interactivas para contactos sin necesidad de abrir la aplicación.

Es importante saber qué evolución ha tenido esta tecnología para hacernos una idea de su papel en el desarrollo empresarial. Ya a finales de los años 40 se desarrollaron diversos sistemas relacionados directamente con el big data, como la llamada Memoria Virtual.

 

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Pero es a partir del nacimiento de Internet cuando se empiezan a producir datos de manera tan masiva que surge la necesidad de crear sistemas de almacenamiento de información. En 1997 se usa por primera vez el término big data para designar el problema informático derivado del exceso de datos. A partir de 2009 es cuando empiezan a surgir empresas dedicadas a la gestión y almacenamiento de estos, lo que abría las posibilidades para elaborar software dedicado a cribar y categorizar la información generada. Así es como llegamos a la situación actual.

Como ves, mientras que el big data se centra en los datos y su manejo, el machine learning es una herramienta para automatizar y perfeccionar procesos repetitivos.

Por lo tanto, y aunque formen una combinación ideal, ahora sabes que son cosas muy distintas.

Temas: Marketing

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