Muchas empresas hablan de ‘big data’ y ‘aprendizaje profundo’, y siempre ponen estas etiquetas en sus productos. ¿Cuál es el verdadero significado detrás de esto?

Personalmente, creo que los términos “big data” y “aprendizaje profundo” son palabras de moda utilizadas por los departamentos de ventas y marketing para impulsar las aplicaciones de computación distribuida, aprendizaje automático e inteligencia artificial a sus clientes.

Hay muchas industrias diferentes donde se utilizan estos términos, y cada una de ellas tendrá una comprensión ligeramente diferente de los detalles. Sin embargo, hay algunos hilos comunes: “big data” parece implicar situaciones con grandes cantidades de datos no estructurados variados, donde la velocidad de procesamiento es importante. Ver: Más allá del bombo: conceptos, métodos y análisis de Big Data

El “aprendizaje profundo” es más claro, ya que hay un conjunto bien definido de técnicas y publicaciones a las que hacer referencia. Sin embargo, se ha convertido en una palabra publicitaria sobreutilizada: mi impresión es que muchos de los productos de “aprendizaje profundo” en el mercado actual no usan redes neuronales en absoluto, aparte de sus folletos de marketing.

Big data significa datos que tienen un gran volumen: (típicamente gigabytes o más), variedad (diferentes tipos de datos que ingresan), veracidad (datos faltantes o posiblemente datos incorrectos) o número de variables (datos genómicos, por ejemplo). El aprendizaje profundo es un tipo de modelo de red neuronal para predecir los resultados de un conjunto de datos de entrenamiento; Por lo general, funciona mejor en grandes cantidades de observaciones y puede fallar para conjuntos de datos pequeños o conjuntos de datos amplios. Las empresas de Internet y minoristas parecen estar tendiendo hacia el aprendizaje profundo, al igual que los investigadores de visión por computadora y PNL. Existen muchos otros métodos, y algunas industrias prefieren otras técnicas de aprendizaje automático, ya que el aprendizaje profundo no siempre es útil o preciso en sus campos.

Estoy de acuerdo con Maximilian y Emiliano en que Big Data es una palabra de moda con un significado casi nulo.

Creo que Deep Learning ha conservado en gran medida su significado original. El aprendizaje profundo significa que están usando un NN con montones de capas. Esta es la técnica actualmente ‘en moda’, por lo que usarla muestra que la compañía está al día con la moda. Esto puede deberse a que son rápidos e innovadores, o simplemente porque quieren parecer de esa manera, así que haga que un solo empleado construya un sistema como prueba de concepto.

Sugeriría buscar términos bien definidos. Por ejemplo, Machine Learning, si una empresa está haciendo ML, puede señalar cosas bastante específicas que hacen, mientras que si una empresa está asociada con IoT, entonces realmente no tiene idea.