¿Qué es Machine Learning?
Machine Learning es un área de la Inteligencia Artificial y de la Ciencia de Datos. Se trata básicamente de la generación de conocimiento artificial a partir de la experiencia de una máquina o sistema. Basándose en datos y algoritmos existentes, los sistemas de IT deberían reconocer patrones y leyes y desarrollar una solución adecuada al problema de manera independiente.
Caso de uso: Recarga de combustible optimizada
El estilo de manejo de un conductor de automóvil puede indicar cuando éste tiende a rellenar el tanque. Algunas personas lo rellenan cuando está vacío y otras cuando el medidor indica “½”. Entonces podemos calcular el perfil de rellenado de un individuo y usar el monitor para sugerir una estación de servicio cercana para ayudar al conductor a ahorrar dinero. En el largo plazo sería también posible asociarse con estaciones de servicio locales y, por ejemplo, presentar sus ofertas directamente a los usuarios. De esta manera, se pueden hacer sugerencias de estaciones de servicio baratas o restaurantes que queden de camino.
Caso de uso: Análisis avanzados de TV
Las tecnologías modernas, como Machine Learning, pueden ser usadas para analizar la manera de ver televisión de una familia en profundiad. Por ejemplo, se puede implementar un dispositivo en el televisor que use seguimiento de ojos para detectar cuantas personas realmente están viendo, y usar grbación de sonido para determinar el canal. Basándose en los datos recolectados, se pueden analizar patrones y usarlos para mostrar publicidad relevante para los usuarios. Si sólo está viendo el televisor una niña de 10 años, ¿para qué mostrar un comercial de detergente? En este caso, publicidad dirigida específicamente al rango etáreo correcto sería mucho más efectiva, ¿no es así?
Nuestra experiencia: Machine Learning y PostgreSQL
En todos los ejemplos anteriores se generan y recolectan cantidades masivas de datos. Con frecuencia estas grandes cantidades de datos son simplemente “arrojados” a una matriz, requiriendo no solamente de mucho tiempo, sino de muy buena memoria para preparar estos datos de manera correcta para el proceso de Machine Learning. Entonces, ¿por qué no preparar directamente los datos en PostgreSQL? Esto ahorra tiempo y dinero, es mucho más flexible y más simple de implementar.
Puede leer cómo preparar su base de datos PostgreSQL para Machine Learning en esta entrada de blog.
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Reinforcment Learning: Lea más acerca de como funcionan los algoritmos RL en esta entrada de blog.
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Un método de Back-Up efectivo en costos
¿Sabía que puede usar Machine Learning en una base de datos PostgreSQL para ejecutar Back-Ups de manera económica? ¡Averigüe más leyendo nuestro artículo “Usando Machine Learning para generar Back-Ups con eficiencia de costos”!
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