Machine Learning e IoT: Conceptos básicos
Para comprender mejor cómo el Machine Learning puede potenciar los proyectos IoT, es fundamental tener una base sólida sobre los conceptos básicos de ambos campos.
El Internet de las Cosas (IoT) es un ecosistema extenso que incluye una variedad de dispositivos y sensores, cada uno con sus características y tipos de datos que generan.
Tipos de Dispositivos IoT:
- Dispositivos de Consumo: Incluyen wearables como relojes inteligentes, electrodomésticos conectados, sistemas de seguridad doméstica, etc.
- Dispositivos Comerciales e Industriales: Sensores en maquinaria industrial, sistemas de seguimiento de flotas, dispositivos de monitoreo de salud, entre otros.
- Infraestructura y Ciudades Inteligentes: Sensores en puentes, carreteras, edificios y otros elementos de infraestructura para monitorear condiciones y mejorar la gestión urbana.
Sensores en IoT:
Los dispositivos IoT pueden incluir una gama de sensores para recopilar datos específicos, como sensores de temperatura, humedad, movimiento, presión, calidad del aire, y más.
Adicionalmente, algunas maquinarias o productos (ej: una cafetera, una puerta de garaje o un ascensor) son sistemas complejos que incluyen electrónicas que pueden enviar datos de manera compleja, incluyendo no solo datos cuantitativos como los anteriormente mencionados, sino también estados complejos como maniobras, tendencias, etc.
Estos sensores recopilan datos del entorno que luego se pueden analizar para obtener información útil o para tomar decisiones automatizadas.
Los dispositivos IoT pueden generar una amplia variedad de datos, desde lecturas de sensores hasta información de ubicación, uso de dispositivos, y patrones de interacción del usuario.
Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados y varían en volumen, velocidad y variedad.
Por otro lado, el Machine Learning es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo.
Tipos de Modelos de Machine Learning:
- Modelos Supervisados: Requieren datos de entrenamiento etiquetados (recordemos, IA simbólica). Se utilizan para tareas como clasificación y regresión.
- Modelos No Supervisados: Trabajan con datos no etiquetados y se utilizan para encontrar patrones ocultos o agrupaciones en los datos.
- Aprendizaje Reforzado: Implica un algoritmo que mejora su desempeño en función de recompensas y penalizaciones basadas en sus acciones.
Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado:
- Aprendizaje Supervisado: El modelo aprende a partir de ejemplos con respuestas conocidas. Es ideal para predicción y clasificación.
- Aprendizaje No Supervisado: Utilizado para análisis exploratorio de datos y descubrimiento de patrones. Ideal para segmentación de clientes, detección de anomalías, etc.
La “magia” sucede cuando al combinar los sofisticados algoritmos de Machine Learning con los vastos y variados datos generados por los dispositivos IoT, se pueden crear soluciones inteligentes que respondan y se adapten a las necesidades y comportamientos de los usuarios y entornos en tiempo real.
Esta es realmente la razón del presente blog post, por lo que procedamos a continuación a desgranar cómo deberíamos proceder si queremos implantar en nuestra compañía un sistema de Machine Learning dentro de un proyecto IoT.