{"id":469,"date":"2021-05-28T11:00:00","date_gmt":"2021-05-28T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1221"},"modified":"2023-03-23T21:06:07","modified_gmt":"2023-03-23T21:06:07","slug":"eleccion-de-algoritmos-para-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/eleccion-de-algoritmos-para-big-data\/","title":{"rendered":"Elecci\u00f3n de algoritmos para Big Data"},"content":{"rendered":"\n

En el marco del Big Data<\/a> y las tecnolog\u00edas que sirven para que la informaci\u00f3n sea procesada r\u00e1pidamente y sin errores<\/strong>, se utilizan varios conjuntos de algoritmos para ejecutar modelos de procesamiento y an\u00e1lisis eficientes. El an\u00e1lisis tradicional de datos y las tecnolog\u00edas que se utilizaban hasta hace pocos a\u00f1os, no son suficientes para procesar datos a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, nace la necesidad de implementar varios conjuntos de programas y software que se hagan cargo del tratamiento de la informaci\u00f3n para que esta sea utilizada en mejores tomas de decisiones. Los algoritmos de preprocesamiento son ideales para que la extracci\u00f3n de Big Data<\/strong> sea de calidad.<\/p>\n\n\n\n

Analizar los algoritmos de preprocesamiento del Big Data<\/h2>\n\n\n\n

El preprocesamiento de datos es una fase del proceso de extracci\u00f3n y captaci\u00f3n de datos e informaci\u00f3n. La meta final de los algoritmos de preprocesamiento es obtener la mayor cantidad de datos de calidad y, de esta manera, obtener informaci\u00f3n \u00fatil para las organizaciones. Permitiendo adem\u00e1s que se tomen mejores decisiones a partir del procesamiento de informaci\u00f3n de valor y totalmente verificable.<\/p>\n\n\n\n

Un problema com\u00fan en el procesamiento de Big Data<\/strong> es la escalabilidad. Por esta raz\u00f3n, los algoritmos de preprocesamiento aplicados a esta nueva tecnolog\u00eda son escalables en vez de secuenciales. Esto debido a que tienen que procesar m\u00e1s y m\u00e1s datos en bruto antes de convertirlos en informaci\u00f3n de verdadero valor.<\/p>\n\n\n\n

Algoritmos de machine learning para Big Data<\/h2>\n\n\n\n

El machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico es un sub campo de la inteligencia artificial (IA), el cual le otorga la capacidad de aprender tareas. No es dif\u00edcil pensar la importancia de estos algoritmos para el Big Data<\/strong>, ya que son los encargados de recibir y analizar las entradas de datos, con el fin de predecir los valores de la informaci\u00f3n de salida dentro de un rango determinado.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje supervisado<\/h3>\n\n\n\n

Los algoritmos del aprendizaje supervisado est\u00e1n programados para que la m\u00e1quina o el sistema de Big Data<\/strong> aprendan a procesar datos con ejemplos. Se introducen entradas con sus respectivas salidas que se desean. Lo que tiene que hacer el algoritmo es encontrar un modelo o un m\u00e9todo para determinar c\u00f3mo se han transformado esas entradas en salidas.<\/p>\n\n\n\n

Los operadores pueden conocer las respuestas correctas a este problema planteado, mientras que los algoritmos de aprendizaje supervisado tienen que identificar patrones en los datos que est\u00e1 procesando, aprende de las observaciones y se dispone a hacer predicciones. Estos algoritmos realizan predicciones y son corregidas por los operadores y el proceso sigue hasta que el algoritmo alcance la precisi\u00f3n y el rendimiento deseados.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje sin supervisi\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo se centra en que el algoritmo procese las entradas de Big Data <\/strong>para identificar patrones. En este sentido, no participan operadores humanos ni hay respuestas en las salidas, es el mismo modelo el que se encarga de establecer relaciones y correlaciones mediante el an\u00e1lisis de los datos que les proporcionan.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de machine learning enfocados al aprendizaje sin supervisi\u00f3n interpreta los datos a gran escala y los dirige hacia un procesamiento l\u00f3gico. El algoritmo intenta organizar los datos de la mejor manera posible y as\u00ed describe la estructura de los mismos. Esto da como resultado que aumenta su capacidad para tomar decisiones sobre los datos y mejore las habilidades de procesamiento y tratamiento de la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje por refuerzo<\/h3>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo de machine learning se centra en establecer procesos con reglas definidas. Es decir, se le proporcionan a los algoritmos un conjunto de acciones, par\u00e1metros y valores finales. De esta manera, dicho algoritmo intenta explorar con diferentes opciones de an\u00e1lisis y procesamiento, monitorizando cada resultado para determinar el \u00f3ptimo.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed pues, este modelo ense\u00f1a a los algoritmos de machine learning a determinar patrones y a procesar Big Data <\/strong>por medio del ensayo y error. Dicho algoritmo aprende de experiencias y procedimientos que ha hecho en el pasado y adapta las respuestas que puede dar en funci\u00f3n de ofrecer la mejor soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El data mining tiene algoritmos poderosos<\/h2>\n\n\n\n

El data mining o miner\u00eda de datos posee algoritmos que crean sus propios modelos para la extracci\u00f3n de datos de calidad. En el Big Data<\/strong>, este algoritmo analiza grandes cantidades de datos para buscar patrones y tendencias cuando los est\u00e9 clasificando. As\u00ed, los resultados de este an\u00e1lisis determinan las soluciones \u00f3ptimas para mejorar los modelos de data mining.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de data mining pueden crear diversas formas de captaci\u00f3n y extracci\u00f3n de datos para optimizar el proceso de an\u00e1lisis y procesamiento del mismo. De esta forma, cuando extraen cantidades masivas de ellos, los par\u00e1metros de captaci\u00f3n mejoran y tardan menos tiempo, estas formas tambi\u00e9n incluyen:<\/p>\n\n\n\n