En los últimos años el Data Science y el Machine Learning han experimentado un gran auge gracias a la importancia que está ganando el uso de datos dentro de las compañías. Lo cierto es que ambas disciplinas están muy relacionadas entre sí y, a su vez, comprenden diferentes campos.
Para que conozcas y entiendas qué es lo que abarca cada una, en este artículo de Ai Lab School te decimos qué es Data Science y Machine Learning, así como sus principales aportes a las empresas actuales.
¿Qué es Data Science?
El Data Science es la ciencia centrada en el estudio de los datos. Ésta se encarga de estudiar de dónde viene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias, así como en la toma de decisiones.
La Ciencia de Datos, como se la conoce en español, combina la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar datos. Estos datos se obtienen a través de diferentes canales y fuentes, como lo son los smartphones, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), redes sociales, encuestas, compras, búsquedas y comportamiento en Internet.
Sin embargo, la interpretación de los datos no estructurados no aporta valor a las compañías, por lo que surge la necesidad de contar con Data Scientists o Científicos de Datos en los equipos de trabajo para que conviertan los datos brutos en valiosa información comercial.
El principal beneficio del Data Science en una organización es la facilidad para tomar decisiones, sin embargo, los beneficios van a variar según los objetivos específicos de la empresa y la industria.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:
- Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones.
- Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
- Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.
Aplicaciones del Machine Learning
Actualmente el Machine Learning ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que podemos mencionar:
- Recomendaciones: permite hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online.
- Vehículos inteligentes: según el informe Automotive 2025: industry without borders de IBM, en 2025 se verán coches inteligentes en las carreteras. Gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna de acuerdo a las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solos para reaccionar al entorno.
- Redes sociales: Twitter, por ejemplo, se sirve de algoritmos de Machine Learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook, a su vez, lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): a través de la comprensión del lenguaje humano, asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos.
- Búsquedas: los motores de búsqueda se sirven del aprendizaje automático para optimizar sus resultados en función de su eficacia, midiendo la misma a través de los clics del usuario.
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