Contenido
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- Cómo funciona el aprendizaje automático
- Por qué el aprendizaje automático es tan importante
- Sesgos humanos
- ¿Qué es el futuro?
- Resumen
Fuente: Agsandrew / Dreamstime.com
Para llevar:
El aprendizaje automático tiene un enorme potencial, pero debe implementarse adecuadamente para que sea útil.
El aprendizaje automático es un tipo especial de algoritmo que puede aprender de los datos y hacer predicciones. A medida que recopilamos más datos de varias fuentes, el aprendizaje automático puede hacer predicciones más apropiadas. Sin embargo, existen dificultades que también deben ser examinadas cuidadosamente.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Antes de profundizar demasiado en el tema, es extremadamente importante saber qué es realmente el aprendizaje automático. Es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el aprendizaje a través de la computación y al reconocer los patrones de los datos proporcionados. Ahora se usa para crear máquinas que pueden tomar decisiones por su cuenta con la ayuda de muchos algoritmos sofisticados.
Usando algoritmos de aprendizaje automático, las máquinas serán capaces de adquirir conocimiento, conocer cosas diferentes al explorar el mundo real, hacer preguntas sobre el conocimiento que adquieren y mucho más. Estas capacidades ayudan a la máquina a pensar, comprender y del mismo modo, incluso aprender de su entorno, encontrar la lógica detrás de cada concepto, predecir y luego hacer una predicción en consecuencia.
Cómo funciona el aprendizaje automático
Este concepto no es realmente muy nuevo. El aprendizaje automático no es más que un conjunto de algoritmos que pueden aprender del conjunto de datos dado y hacer predicciones basadas en él. Los datos y la precisión de la predicción van de la mano, por lo que con más datos, obtenemos una predicción más precisa.
Como tal, no requiere ninguna regla predefinida para gobernar su funcionamiento. Este concepto funciona de manera continua. Aplica muchos tipos diferentes de algoritmos sofisticados automáticamente en un conjunto de datos para obtener mejores resultados. Este ciclo continuo e iterativo ayuda a analizar los alrededores cuidadosamente, prediciendo la solución correcta a un problema determinado y, en última instancia, tomando la decisión correcta.
Por qué el aprendizaje automático es tan importante
La respuesta a esto radica en algunos factores, que son las principales causas para que este concepto tenga éxito. Echemos un vistazo a estos factores:
Las técnicas de cálculo también avanzan gradualmente de acuerdo con la ley de Moore. Diferentes compañías como IBM, NVIDIA y otras están desarrollando varias innovaciones para mejorar los métodos de computación. Estos avances ayudan a crear técnicas de cálculo para procesar los datos de una mejor manera.
Algunas aproximaciones a los algoritmos se denominan cajas negras, dependiendo de los puntos singulares de datos y la comprensión del proceso. Por lo general, un cuadro negro es un sistema o algoritmo que solo se puede ver en términos de la entrada tomada y la salida proporcionada. Estos algoritmos o sistemas no ofrecen una vista del funcionamiento interno o la lógica detrás de ellos, por lo que solo ofrecen opacidad (negro). Se sabe que crean problemas técnicos y culturales para una organización.
Si un enfoque de caja negra tiene un rendimiento inferior cuando los datos están pasando por un cambio significativo, entonces, debido a la falta de comprensión, el sistema puede estar en riesgo. Es muy difícil explicar por qué falla el modelo, y puede retrasar sustancialmente el crecimiento de las organizaciones.
Las deudas técnicas, con respecto a la programación, se refieren a casos en los que a menudo se opta por el código que es fácil de implementar a corto plazo, en lugar de la mejor solución general. Por lo general, es un enfoque muy pobre para la programación y, como tal, el código puede desarrollar problemas más profundos más adelante, que se denominan deudas.
Estos sistemas pueden acumular una deuda técnica con el tiempo, ya que no son de naturaleza auto-optimizada. Las deudas técnicas pueden mostrarse de muchas maneras diferentes, como selvas de tuberías, enredos, clientes no declarados, bucles de retroalimentación ocultos, dependencias de datos que no se utilizan, etc. Pueden provocar ofuscación y resultados no deseados, y pueden reducir drásticamente el rendimiento del sistema. Esto se puede resolver contratando matemáticos e ingenieros en un equilibrio para planificar el algoritmo de una manera que reduzca estas deudas. (Para más información sobre los profesionales que implementan el aprendizaje automático, consulte Científicos de datos: las nuevas estrellas del rock del mundo tecnológico).
Sesgos humanos
La selección de algoritmos es realizada por humanos y, por lo tanto, puede estar sesgada. Esto puede conducir a una situación en la que se selecciona un algoritmo incorrecto.
Por ejemplo, un equipo cuyos miembros se hayan graduado de la misma escuela tenderán a elegir el mismo conjunto de algoritmos. Por lo tanto, es mejor inyectar a su equipo diferentes tipos de variedad algorítmica o emplear muchos algoritmos diferentes juntos.
¿Qué es el futuro?
Nuestro mundo se está transformando lentamente con la ayuda de tecnologías nuevas y en evolución. El aprendizaje automático ayudará a guiar el viaje a su destino al proporcionar suficiente ayuda en el proceso de toma de decisiones. No solo ayudará a reducir los costos de una empresa, sino que también mostrará la forma correcta de mejorar la calidad de una empresa al tener en cuenta todas las encuestas y datos. Muestra rasgos prometedores de proporcionar una mejor solución en el futuro.
Resumen
El aprendizaje automático es un concepto que ha atraído mucha atención y probablemente estará a la altura de todas las exageraciones. Es muy transformador, por lo que tiene la capacidad de trabajar en cualquier flujo de trabajo para cualquier negocio. Cualquier organización que integre este servicio de la manera correcta verá beneficios significativos. Sin embargo, también es muy importante conocer ambas caras de la moneda para poder integrarla correctamente.