'machine learning'

Máquinas que aprenden y resuelven

Cuando se trata de aprendizaje, para las computadoras y otros aparatos, los datos son como la experiencia en los humanos.

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En el campo de la salud también se vislumbra una transformación digital. En el campo de la salud también se vislumbra una transformación digital.
En el campo de la salud también se vislumbra una transformación digital.

Cada vez que un usuario hace una búsqueda en Google y obtiene resultados relevantes según sus preferencias o búsquedas anteriores, o cuando Netflix le ofrece sugerencias basadas en su historial de consumo, hay un proceso de machine learning detrás.

El aprendizaje de las máquinas es una tendencia prácticamente consolidada y que se afianza cada vez más en distintos productos y servicios, como los teléfonos, sin que el usuario repare en ello.

Según predicciones de la consultora global Deloitte, más de 300 millones de teléfonos inteligentes vendidos este año estarán habilitados con capacidades de machine learning.

Los humanos aprenden a través de la interacción y la experiencia. Las máquinas tradicionalmente han “aprendido” gracias a una serie de instrucciones definidas en los distintos códigos de programación, explica Hanoi Morillo, experta en machine learning e innovación de Google.

Pero ahora también son diseñadas para que sean más independientes y que, técnicamente, “aprendan” como los humanos, solo que en su caso, la “experiencia” se las aportan los datos (texto, imágenes, sonidos, etc.).

Morillo hace una analogía entre una startup y una empresa grande, y las máquinas de antes y las actuales, que incorporan un mayor número de capas de conocimiento que semejan las conexiones neuronales del humano y pueden intercambiar información entre ellas y con los usuarios, para decidir.

Esta cualidad mejora su capacidad de reconocer voz o imágenes, navegar en internet, hacer traducciones, brindar recomendaciones a los usuarios, etc.

APLICACIONES DE ‘MACHINE LEARNING’

Hanoi Murillo y Edgar Helou fueron expositores en el ‘Think 2020’ de Google, celebrado en Panamá. Expandir Imagen
Hanoi Murillo y Edgar Helou fueron expositores en el ‘Think 2020’ de Google, celebrado en Panamá.

El aprendizaje de las máquinas está intrínseco en la ciencia de la inteligencia artificial. Además de los teléfonos, muchos otros dispositivos que conforman el ecosistema de Internet de las Cosas también están siendo habilitados con estas cualidades.

A través del tiempo, menciona Hanoi Morillo, experta en machine learning e innovación de Google, la herramienta Google Translate se ha ido mejorando gracias al aprendizaje de máquinas para entender el lenguaje como un conjunto y no como palabras aisladas y literales. “Así, la traducción se asemeja más a la que haría un traductor profesional”.

Pero las aplicaciones de machine learning son múltiples.

Según un documento de la compañía tecnológica global de marketing y publicidad personalizada Criteo, herramientas como machine learning permitirán una mejor gestión de las campañas “y aumentará la eficiencia del marketing digital, mejorando así el ROI de los clientes, principal objetivo de los anunciantes para hacer más efectivas sus campañas”.

Las instituciones financieras ya están usando algún tipo de algoritmo de machine learning que les ayuda, por ejemplo, en la detección de fraude de tarjetas de crédito.

En el ámbito del retail, se aplica en la gestión más eficiente de inventarios de productos, detalla Morillo. “Es algo que permea de una u otra manera en las empresas aunque no sea tan visible”.

En el campo de la salud también se vislumbra una transformación digital que incluirá el aprendizaje de las máquinas y la inteligencia artificial en sus procesos.

Aplicaciones de ‘machine learning’ Expandir Imagen
Aplicaciones de ‘machine learning’

El cuidado de la salud es un sector crítico para las personas y representa un trillón de dólares, de acuerdo con la Asociación de Tecnología de Consumo de Estados Unidos. El análisis predictivo y el desarrollo de software especializado contribuye a mejorar el cuidado de los pacientes, incluyendo el manejo de enfermedades crónicas.

Morillo menciona que Google tiene un pequeño proyecto de salud en la India, donde la diabetes es muy común y una de las principales causas de ceguera.

“Hemos aplicado machine learning, y si se toma una foto de la retina, es posible determinar si la persona va a desarrollar ceguera o no, lo cual ayuda a una prevención temprana y a bajo costo”, indica.

Añade que siempre que se tengan datos, que pueden incluir texto, números o imágenes, se puede hacer algún tipo de diagnóstico o estimaciones y obtener resultados más rápido.

En robótica han estado ganando terreno a los robots digitales o chatbots, que se usan mucho en empresas para el servicio a los clientes, contestar llamadas, etc.

ENTRENAMIENTO

Tendencias como Big Data y machine learning no se podrían sostener sin la computación en la nube, indica Edgar Helou, gerente de Google Cloud, Colombia.

“El poder usar grandes volúmenes de computación es lo que permite habilitar Internet de las Cosas, el aprendizaje de las máquinas, etc., por la capacidad e procesamiento que es necesaria”.

Una vez que uno logra visualizar los datos, entenderlos, jugar con ellos, viene el aprendizaje de las máquinas para generar predicciones o decisiones y ayudar a mejorar los procesos corporativos o en otros entornos.

“Hay dos aproximaciones para usar machine learning, una es con modelos ya entrenados o API’s, por ejemplo, de reconocimiento facial o que te indique si una persona está triste o contenta”, detalla Helou.

“Google tiene API’s ya entrenadas y un desarrollador puede integrarlas fácilmente, sin ser un científico de datos”.

Pero si se busca ir más allá y entrenar modelos con datos propios, sí se requiere el conocimiento de un científico de datos que tome los modelos existentes, los adapte a los datos y entienda que estos generan predicciones asertivas.

Al respecto, el experto de Google considera que son especialidades que no abundan en la región. “Hoy día los científicos de datos son bastante apetecidos por las organizaciones. Es natural, es parte del cambio”.

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