‘Machine learning’, cuando las máquinas aprendieron a aprender

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“Yo he pensado cosas que ustedes no creeríais”. ¿Cuánto falta para que un computador interprete este mítico pasaje de ‘Blade Runner’?

Machine learning, máquinas que aprenden solas

Machine learning es una disciplina dentro del campo de la inteligencia artificial. Se define como la capacidad de las máquinas de estudiar por sí mismas de forma automática.

Cuando decimos ‘aprender’, nos referimos a un computador que tiene camino a millones de datos. A partir de ellos, su algoritmo es apto de establecer patrones de comportamiento. E inclusive efectuar predicciones de las tendencias que se darán en un futuro.

Pero lo mas atrayente es que la máquina, a partir de esos analisis de datos, puede estudiar de forma autónoma, sin que un ser humano intervenga en su programación. Cuántos mas documentos examina, mas ‘inteligente’ se vuelve.

Un poco de historia

Se considera a Arthur Samuel como el pionero del aprendizaje automático. En 1952, crea un programa para jugar a las damas que era apto de optimizar partida a partida. Poco después, en 1958, Frank Rosenblatt crea Perceptron. Se intenta de una red neuronal artificial que quiere procesar como el cerebro humano.

Llegamos a 1967, cuando se crea el algoritmo Nearest Neighbor. Fue el 1° software que utilizó el reconocimiento de patrones. Gerald Dejong obtiene otro hito en 1981. Es el nacimiento del Explanation Based Learning. El computador es apto de examinar documentos y inventar una norma que descarte los menos importantes.

En los 90, se crea el concepto data driven. Hablamos de aplicaciones que extraen conclusiones de la información que analizan. En 1997, se produce uno de los hechos mas famosos para la opinion pública: el computador Deep Blue, de IBM, gana al entonces campeón internacional de ajedrez, Gary Kasparov.

Actualmente, la carrera por el desarrollo del machine learning ha cogido velocidad: IBM® lanza su inteligencia artificial, Watson, en 2010; en 2014, Facebook® crea DeepFace, apto de reconocer a personas. En 2015, Amazon presenta su propia plataforma de machine learning, una tool que quiere ser asequible a todos los desarrolladores.

La clave esta en el algoritmo

Sin la mano del hombre. Los algoritmos convierten a las máquinas en ‘ingenieros informáticos’ que se programan a sí mismos. Cada nuevo dato ayuda a que el funcionamiento del computador sea mas complejo, efectivo y preciso.

Machine learning y su código

Se emplean distintos técnicas de clasificación. Pero una de las mas fundamentales es el árbol de decisión. Construido a partir de diagramas, se crea como un mapa. Ofrece todas las probabilidades que resultarían al tomar cada una de las decisiones posibles. Esas acciones se comparan entre sí a partir de costos, eventualidades y beneficios.

En el machine learning, existen muchos tipos de algoritmo:

Aprendizaje supervisado

A la maquina se le suministran documentos e información detallada y etiquetada. Es el conocimiento base para sus análisis. Los distintos ejemplos le sirven para efectuar consecutivos generalizaciones.

Aprendizaje no supervisado

Se parece mas a la forma en que sirve vuestro cerebro. El computador no recibe información previa sobre los datos. Ha de buscar su propia base de documentos y establecer patrones a través de la comprensión y la abstracción.

Aprendidaje por refuerzo

El computador practica a partir de la experiencia. Se basa en el metodo ensayo-error, por el que la observación del planeta que le rodea es la base de su aprendizaje. Esa retroalimentación le hace mejorar.

Beneficios del machine learning

El aprendizaje automático tiene varias aplicaciones en el planeta empresarial. Según la plataforma Cloudera, el 87% de las enormes industrias ha invertido en machine learning. Y un tercio de ellas afirma que ya ha experimentado un regreso de la inversión. ¿Por qué apostar por el machine learning?

  • Ayuda a conocer preferible a los consumidores, sus antojos y necesidades a través del analisis de su comportamiento.
  • Favorece la innovación y el desarrollo de nuevos productos. Su analisis exahustivo ayuda a que se descubran patrones y respuestas que hasta ahora no se habían pensado.
  • Se basa en la adaptabilidad de los procesos. Optimiza la logística de la compañia gracias a su sólida base de datos.
  • Toma de decisiones rápida y eficaz. Permite a la compañia estar al dia al brindar información verificada.

Algunos ejemplos

Cada vez oímos hablar de mas aplicaciones del machine learning en el dia a día.

Uno de los máximos exponentes es el coche autónomo. Un automóvil apto de conducir por sí mismo y anticiparse a los problemas de conducción. Tesla parece haber tomado la delantera en el sector, con avisos como el que afirma que en 2020 lanzará el 1° coche 100% autónomo. Pero las demás marcas no se han quedado dormidas: Audi AI:ME o Waymo (el coche de Google) son otros ejemplos.

Según la consultora Gartner, en 2020, el 25% de las operaciones bancarias se realizarán a través de chatbots. BBVA ha sido la 1ª entidad española en aplicar estos programas. A través de BBVA Chatbots, los usuarios pueden, por ejemplo, tener un cajero en sus redes sociales.

A nivel sanitario, en los objetos conectados de nuestra casa, para administrar ciudades intelligent o en la detección de fraudes. Pero el machine learning además puede ser mas divertido. Giorgio Cam es un ensayo de Google® en el que la maquina compone una melodía a partir de imágenes.

O crearnos pensar en un futuro de ciencia ficción. Como el que cree el desafío de 4 examinadores de la Universidad de Kyoto que aseguran haber inventado un software capaz de leer la mente.

Imágenes | Photo by Austin Distel, Shahadat Shemul, Franck V. on Unsplash

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