Muchos desarrolladores aún no han tenido mucha exposición con el aprendizaje automático, y por eso, la mayoría de ellos se confunden y piensan que son robots locos. Primero, aclaremos algo de la confusión en torno al aprendizaje automático. Luego nos adentraremos en la ciencia y las matemáticas (sí, habrá matemáticas) detrás de los conceptos.
Finalmente, nos sumergiremos en algunas aplicaciones comunes del aprendizaje automático no sólo para cambiar la forma en que las empresas están haciendo negocios, sino también para impregnar la vida cotidiana de la gente común.
Definición de aprendizaje automático
El aprendizaje automático no es Inteligencia Artificial (IA) en sí mismo y es mucho más que automatizar un montón de tareas simples. Es una rama específica dedicada a ayudar a las computadoras a aprender de los humanos y cómo interactuar con nosotros de una manera similar a la de los humanos.
Suena simple ¿verdad? Si lo fuera, los científicos no dedicarían tanto esfuerzo para que esto suceda. Se han logrado grandes avances durante el último siglo para lograr que las máquinas interpreten con precisión las solicitudes de los seres humanos y nos proporcionen lo que necesitamos para responder.
Esas solicitudes no están sucediendo naturalmente. De todos modos, se requiere mucho trabajo para que Alexa (parlante inteligente desarrollado por Amazon) recupere su lista de reproducción favorita a pedido.
Cómo funciona el aprendizaje automático
La IA, que impulsa la mayoría de las aplicaciones modernas, se debe a los algoritmos diseñados rigurosamente creados por desarrolladores e ingenieros informáticos. Toneladas de conjuntos de datos se construyen y reconstruyen hasta que están listos para funcionar. Luego, las máquinas las usan para ayudar a anticipar diferentes aspectos del comportamiento humano.
Hecho correctamente, los cálculos impulsan la IA para evaluar qué se le pide que haga y usar esos mismos algoritmos para averiguar dónde obtener la información necesaria para lograr su objetivo.
Cada día trae cientos de nuevos algoritmos de entusiastas de la IA, por lo que no hay forma de calcular cuántos hay ahí afuera. Todos los algoritmos contienen una combinación de los siguientes conceptos:
- Representación: el lenguaje que usa la computadora para entendernos
Evaluación: cómo la computadora interpreta nuestras peticiones
Optimización: cómo llega la computadora a la ruta correcta para responder a lo que se le pide
No importa si elige codificar su aplicación de IA en el lenguaje de programación R, Python o cualquier otro. Lo importante es proporcionarle los conjuntos de datos correctos para anticipar el comportamiento de los humanos.
Desafíos del aprendizaje automático
La mayoría de los algoritmos siguen un patrón establecido. Los humanos no suelen hacer esto, que es donde los científicos aún luchan para desarrollar una IA verdaderamente autónoma.
Piénsalo. Los patrones del habla humana pueden variar dependiendo de la parte del planeta en la que naciste. Cada región tiene su propia jerga y dialecto que son fáciles de entender para aquellos familiarizados con ella.
Las tareas y los problemas que involucran mucha ambigüedad no son lo que la IA hace mejor por ahora.
Prerrequisitos para trabajar con aprendizaje automático
Las empresas que desean aprovechar las capacidades del aprendizaje automático tienen algunas opciones:
- Contratar a un desarrollador o ingeniero de primera categoría que diseñe las aplicaciones de la empresa
- Contratar a un proveedor externo que ofrezca las herramientas y capacidades que usted busca
- Entrenar a un miembro de su equipo sobre aprendizaje automático
En la mayoría de los casos, las empresas que no cuentan con los recursos internos para dedicarse a proyectos de desarrollo tan complejos, optan por contratar a un proveedor externo para que les brinde las capacidades que necesitan.
Esta es la opción más práctica, ya que es probable que esos proveedores cuenten con un equipo sólido formado por científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y otros genios de la tecnología que se dedican a desarrollar aplicaciones y herramientas de aprendizaje automático todos los días, lo que significa que aportan
una gran experiencia a la mesa.
Los lenguajes de programación más utilizados para el aprendizaje automático son el R y Python, pero una buena comprensión del álgebra lineal también será útil. Lo más importante es establecer buenos hábitos para definir el problema que intenta resolver, crear conjuntos de datos adecuados y evaluarlos a fondo.
Es importante refinar constantemente sus conjuntos de datos para las respuestas a la nueva información que su máquina podría no conocer. La vida no es estática, por lo que los algoritmos que usan tus procesos tampoco deberían seguir siendo así.
También necesitas tener una buena comprensión de lo siguiente:
- Regresión (lineal y polinomial)
Árboles de decisión
· Cadenas de Márkov
· Grupos de vectores de apoyo
Aplicaciones para el aprendizaje automático y la IA
Los problemas con un resultado claramente definible son los que el aprendizaje automático maneja mejor. El reconocimiento de imágenes, la búsqueda de patrones en datos faltantes y la percepción de un lenguaje claro e inequívoco son cosas que la IA puede hacer bien.
También se usa con frecuencia para encontrar discrepancias en las transacciones financieras, hacer predicciones basadas en patrones de datos pasados (piense en el mercado de valores) y reconocer cuando alguien le envía algún tipo de correo no deseado o correo electrónico fraudulento y lo marca como tal.
Las esperanzas son que el aprendizaje profundo —un aspecto del aprendizaje automático que se modela a sí mismo después de las redes neuronales de un cerebro en funcionamiento—, ayudará a cerrar la brecha que existe al hacer que las máquinas respondan a datos o aportes desconocidos.
Eso debería brindar más oportunidades para que las empresas encuentren formas innovadoras de aplicar la IA no sólo a sus procesos de negocios, sino también de maneras avanzadas que ayuden a los consumidores en su vida cotidiana
* Estudiante de Ingeniería de Sistemas de la Fundación Universitaria Unipanamerica en Colombia, estudioso de la temática Inteligencia Artificial
