El aprendizaje automático y su importancia en la ciencia de datos

El aprendizaje automático es una palabra de moda en este momento y se puede encontrar en todas partes, desde la automatización de tareas mundanas hasta la provisión de información inteligente. Las empresas de todo el mundo están intentando aprovechar los beneficios, y en este artículo analizaremos cómo se aplica a la ciencia de datos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se conoce como el estudio de algoritmos informáticos que pueden aprender y desarrollarse por sí solos con experiencia y datos. Se considera un componente de la Inteligencia Artificial (IA).

¿Cómo funciona Machine Learning en Data Science?

En términos sencillos, el aprendizaje automático funciona así. El clasificador recibe muchos conjuntos de datos para procesar y luego intenta predecir los resultados en función de esos conjuntos de datos.

El aprendizaje automático está firmemente asociado con la minería de datos y probablemente lo haya utilizado anteriormente.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático en la ciencia de datos?

En la era digital, hay una enorme cantidad de datos en todas partes y desbloquear el poder de estos datos y obtener información procesable es fundamental para la supervivencia del negocio. Los conjuntos de datos masivos que reciben los científicos de datos son organizados, analizados e informados por científicos de datos. Machine Learning tiene como objetivo automatizar y mejorar el proceso. En lugar de proporcionar un algoritmo directo, el código de software contiene un algoritmo personalizado. Busca reconocer patrones y luego predice el mejor resultado potencial basado en esos patrones.

Las empresas reconocen que contratar a un científico de datos con conocimientos de aprendizaje automático puede aumentar su productividad y sus ventas; por lo tanto, las mayores posibilidades laborales se encuentran en Data Science y Machine Learning, y uno debe estar preparado para ello.