Big Data: Datos para Machine Learning. Cuantos más datos, mejor.

El proceso para aplicar metodología Machine Learning consta de varias etapas. Es importante seguir las buenas prácticas para obtener buenos resultados. Dichas fases van, en primer lugar, desde la comprensión del problema, su análisis y definición de objetivo. En segundo lugar, la gestión de datos: identificación, preparación, combinación de datos, etc. Por último, la construcción e integración del modelo (elección del algoritmo, validación del modelo, entrenamiento, etc).

Una de las fases más importantes es la que recae en los información a utilizar para Machine Learning. Actualmente disponemos de un gran volumen de datos, estructurados y no estructurados. El uso masivo de ellos conlleva a la utilización de herramientas de Big Data. Cuantos más datos y más fiables es mucho mejor.

Big Data, importante para el Machine Learning.

Es obvio, los modelos de Machine Learning necesitan datos. Datos para validación, para tests y entrenamiento del modelo. El aprendizaje de un modelo de Machine Learning es más efectivo según los datos con los que cuente. También las interrelaciones entre las variables y patrones que el algoritmo Machine Learning identifica, son más precisos gracias a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos. Gracias al Big Data podemos utilizar la cantidad de datos que estimemos necesaria para evaluar la capacidad de generalización del modelo de machine learning.

El Big Data permite además virtualizar los datos para almacenarlos de la forma más eficaz y rentable, bien sea en local o en la nube.

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