Una cosa que realmente me gusta hacer en mis cursos es comprender realmente el por qué de todo, todo lo que aprendemos, debería haber una
razón por la que lo estamos aprendiendo.
Derecha.
Y es posible que se pregunte, ¿por qué nos preocupamos por el aprendizaje automático?
¿Cómo es eso útil y cómo llegamos aquí?
Bueno, si piensa en un negocio, porque la mayoría de la tecnología evoluciona a partir de las necesidades del negocio.
Tenemos la llegada de las computadoras y la capacidad de las empresas para usar las computadoras para hacer cosas de manera realmente
rápida y eficiente para que obtengan una ventaja.
Y luego obtuvimos hojas de cálculo.
Las hojas de cálculo como los archivos de Excel y los archivos CSV eran increíbles porque podemos almacenar los datos que generan las
empresas, como quizás los datos de los clientes del cliente en un archivo de Excel.
Y luego la gente se volvió muy, muy buena analizando estos archivos CSV, estas hojas de cálculo para tomar decisiones
comerciales, tal vez pronosticando que las ventas de diciembre serán altas porque, mientras que en los últimos dos años hemos tenido ventas
de diciembre realmente altas debido a la Navidad.
Y luego, a medida que las empresas obtuvieron más y más datos, comenzamos a tener esta idea de bases de datos relacionales,
las hojas de cálculo eran geniales, los archivos CSV eran geniales, pero comenzamos a obtener más y más información y
datos y necesitábamos una mejor manera de organizar las cosas.
Para comprender las cosas a partir de nuestros datos, es entonces cuando obtuvimos cosas como MySQL.
Lo que nos permitió, en lugar de usar hojas de cálculo para usar un lenguaje llamado escuela para leer información de
nuestra base de datos, información correcta en nuestra base de datos, pero similar a las hojas de
cálculo, usar los datos que recopilamos del negocio para tomar decisiones comerciales para que nuestro negocio se iguale. más rentable.
Y luego, en 2008, tuvimos este elegante término de big data.
Teníamos grandes empresas como Facebook, Amazon, Twitter.
Google que empezó a acumular cada vez más datos.
Una cantidad increíble de datos que simplemente no podrías contener en una hoja de cálculo, acciones de los usuarios, me gusta de
los usuarios, historiales de compras de los usuarios.
Esta idea de big data significaba que teníamos tantos datos, estas empresas tenían tantos datos y, a veces, a diferencia
de las bases de datos relacionales, que tenían que ser una forma estructurada de datos, a veces obtuvimos datos realmente desordenados
y desestructurados.
Y fue entonces cuando comenzamos a tener esta idea de no Eskil, donde surgieron cosas como Mongo DB,
donde puede almacenar datos no estructurados y, con suerte, tomar decisiones comerciales a partir de eso.
Tal vez si fueras Amazon, podrías usar el historial de compras del cliente para recomendar diferentes productos.
Y desde entonces, esta idea de que los datos obtengan cada vez más datos nos ha convertido en el uso del aprendizaje automático.
Porque en algún momento tenemos tantos datos que, como humanos, no podemos simplemente mirarnos como lo hacíamos en hojas de cálculo y
mirar columnas y filas y tomar decisiones comerciales.
Quiero decir, todavía podríamos, pero luego estaríamos desperdiciando todos estos datos que hemos estado obteniendo a lo largo de los
años, por lo que empresas como Facebook y Google, que recopilan cantidades masivas de datos todos los días, están
recurriendo a cosas como el aprendizaje automático. que en lugar de que los humanos miren los datos y traten
de resolver las cosas, les damos estos datos a las máquinas para que estén en mejores condiciones, incluso mejor que los humanos,
para tomar decisiones comerciales.
Esta idea del aprendizaje automático realmente surgió debido a este crecimiento en los datos que recibimos
de las empresas, así como a las mejoras en el uso de la CPU, es decir, las unidades de procesamiento gráfico y los avances
informáticos.
Entonces, usando la gran cantidad de datos y las enormes mejoras en la computación, podemos usar estas máquinas para brindarles este gran
volumen de datos y tomar decisiones por nosotros, tal como solíamos hacer con las hojas de cálculo.
Ahora, esta es una versión simplificada de cómo llegamos aquí, pero espero que les dé una razón de por qué a las empresas les gusta
esta idea de aprendizaje automático.
Lo veré en el siguiente video, adiós.