¿Sabías que el enfoque multidisciplinar en machine learning se usa para resolver los problemas de manera más fácil y práctica? En este artículo, te contamos cómo.
¿En qué consiste el enfoque multidisciplinar?
La palabra multidisciplinar está compuesta por el prefijo multi-, que viene del latín multus (muchos/as) y por los sufijos discere (aprender) y -ario (pertenencia). Así pues, el enfoque multidisciplinar en machine learning es aquel en el que se combinan disciplinas de distintas áreas en un mismo sector y se unen para solucionar un problema en común.
Lo valioso del enfoque multidisciplinar en machine learning es que todas las personas de las diferentes disciplinas que se juntan aportan los conocimientos que poseen, sin intentar unificar el conocimiento, y tratan de dar alternativas para la resolución del problema desde su perspectiva profesional.
La finalidad es que cada uno de los investigadores involucrados en el proceso colaboren con sus análisis de manera independiente, sin intentar integrar este con los saberes de los demás. Esto brindará una forma de lluvia de ideas de una diversidad difícil de conseguir de otro modo.
Enfoque multidisciplinar en Machine Learning
Existen diversas disciplinas en las que se pueden mezclar saberes de otras áreas para complementar algunos aspectos de esa disciplina principal y poder dar claridad a algunas incógnitas que se presenten. El Big Data y el machine learning no son la excepción.
En estas áreas es aún más evidente la necesidad del enfoque multidisciplinar en machine learning, ya que existen profesionales de todas las áreas trabajando en el sector. Esto se debe a que se pueden aplicar múltiples saberes y conocimientos en beneficio de la comunidad objetivo. De este modo, los problemas que plantean el Big Data, el machine learning y otras áreas no son más que la labor de científicos de datos, pero también de psicólogos, filólogos, matemáticos, contadores y otro puñado de profesionales.
Existen 3 variables importantes a tener en cuenta respecto al enfoque multidisciplinar en machine learning:
Negocio
Cada día la gente es más consciente de que es necesario que ambas áreas, la de negocios e IT, se relacionen de manera óptima, ya que el negocio en Machine Learning no se reduce únicamente al Business Intelligence, sino que abarca situaciones como el análisis predictivo, que tiene un gran impacto en estrategias de negocio.
Tecnología
La tecnología siempre ha estado a la cabeza, ya que es gracias a ella que hemos visto avances significativos en el campo de la informática y de la inteligencia artificial, específicamente.
Ciencia
La ciencia también tiene cabida en esta triada, en especial ciencias exactas, como la estadística y las matemáticas. No es solo que negocio y tecnología tengan que aprender algo que valga la pena para el negocio, sino que la ciencia también debe saber explicarlo y proponer soluciones óptimas, especialmente en el área del machine learning.
En definitiva, se trata de muchas disciplinas que se entrecruzan entre sí y, al final, gracias al uso de algunas de ellas y, sobre todo, de todas ellas en conjunto, obtenemos información de gran valor para la empresa.
¿Qué opinas tú?
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