Qué es la heurística en Big Data

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La palabra heurística proviene del griego y significa inventar o hallar. Cuando hablamos de “la heurística”, hacemos referencia a la disciplina del descubrimiento, o al conjunto de métodos, reglas, procedimientos y técnicas que nos lleva a descubrir algo, a hacer una hipótesis o a resolver un problema. Por tanto, es aplicable a numerosos campos, incluido el del Big Data. Te explicamos qué relación tienen y qué es la heurística en Big Data.

Heurística en el ser humano

La heurística es una característica innata del ser humano, sometido continuamente a la toma de decisiones y a la resolución de problemas y obligado a actuar rápidamente. Las personas utilizamos nuestro aprendizaje del pasado, nuestra capacidad de raciocinio y nuestra creatividad a diario para ello.

Heurística en matemáticas

Los matemáticos están continuamente dedicados a la resolución de problemas. Las matemáticas, por tanto, plantean una serie de problemas. El camino hacia la resolución de los mismos, los posibles planteamientos e hipótesis, componen la heurística en matemáticas.

Heurística en Big Data

Matemáticas y Big Data están íntimamente ligados, ya que el Big Data utiliza algoritmos matemáticos para procesar los datos almacenados y convertirlos en información de utilidad. Los algoritmos emplean continuamente los nuevos datos para reprogramarse y encontrar nuevas soluciones a los posibles problemas, o nuevos caminos para llegar a esas soluciones.

Así, en Big Data, el aprendizaje está basado en heurísticas que se elaboran a partir de los datos. Estos provienen directamente de las acciones de los usuarios. Un clic en una web, un like en una red social, la apertura de una newsletter… todo se transforma en datos y estos, a su vez, en heurísticas que sirven a los sistemas informáticos a adaptarse más a la realidad rápidamente.

Heurística en Inteligencia Artificial

Herramientas de Inteligencia Artificial como los chatbots también emplean la heurística para autoperfeccionarse. Mediante el análisis de las conversaciones, extraen datos que sirven a los sistemas para dar mejor respuesta a los futuros problemas que se puedan plantear.

Los algoritmos que controlan los sistemas de Inteligencia Artificial están programados para encontrar por sí mismos soluciones o procedimientos para dar respuesta a distintos problemas. Es decir, existe un algoritmo inicial que plantea una serie de soluciones. Este algoritmo acepta, además, una serie de variables que pueden hacer cambiar al algoritmo en sí, hasta dar con soluciones mejores que la inicial.