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machine

Learning

866437 MONZON FERNANDEZ ESTEBAN ALEJANDRO

877878 RAIZ STEPHANIE

886404 NEUMAN ZALMAN EMILIO

¿Que es?

Veamos, cómo la definen varios expertos y empresas reconocidas en esta área:

  • Ciencia de hacer que las computadoras actúen sin estar explícitamente programadas.
  • Práctica de usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego hacer una determinación o predicción sobre algo en el mundo.
  • Se basa en algoritmos que pueden aprender de los datos sin depender de la programación basada en reglas.
  • Busca responder a la pregunta ¿cómo podemos construir sistemas informáticos que mejoren automáticamente con la experiencia, y cuales son las leyes fundamentales que rigen todos los procesos de aprendizaje?

Las 4 definiciones tienen sus similitudes y que en cierta forma se complementan unas con otras.

Si buscamos una sola definición podemos decir:

El Aprendizaje Automático o Machine Learning, es utilizar algoritmos para que puedan decir algo interesante en base a un conjunto de datos sin tener que escribir ningún código específico para el problema.

Funcionamiento

Machine Learning se encarga de desarrollar técnicas para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado.

Esta vertiente de la IA es una de las más desarrolladas con fines comerciales o empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los humanos.

Algoritmos

Primeros pasos

En 1950 Alan Turing publica un artículo en donde plantea lo que ahora conocemos como la Prueba de Turing. Esta es una prueba de habilidad de una máquina de mostrar un comportamiento inteligente similar al de un humano. La misma no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de ésta de generar respuestas similares a las que daría un humano.En 1952 Arthur Samuel escribe el primer programa de ordenador capaz de aprender. El software era simplemente un programa que jugaba a las damas y que podía aprender de sus errores partida tras partida.

Inconvenientes en la implementación

Algunos referentes creen que ML tiene riesgos. Sobre todo si se explora el potencial de la IA y no se la limita solamente a reproducir tareas humanas.

Con lo que respecta a las barreras de acceso, estas serían algunas de las más habituales que pueden ocurrir en el entorno empresarial:

  • Disponibilidad de datos

A menudo, los datos se presentan de manera aislada en las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, con lo que presenta un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de ML.

  • Falta de profesionales cualificados

Otro obstáculo que se suele dar a nivel empresarial para la adopción de ML es la escasez de perfiles con habilidades y experiencia en este tipo de implementaciones.

  • El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de ML

El coste de implementación, tanto a nivel de plazos como económicos, es un factor muy importante a la hora de decidir por ejecutar este tipo de proyectos.

Aceptación en el mercado

En 2015 es el año donde se puede observar los más grandes avances en Machine Learning. Facebook desarrolla DeepFace, un algoritmo de software que puede reconocer individuos en fotos al mismo nivel que los humanos. Amazon lanza su propia plataforma de aprendizaje automático o Machine Learning. Microsoft crea el kit de herramientas para el aprendizaje de máquinas distribuidas, que permite la distribución eficiente de problemas de aprendizaje automático en múltiples computadoras. Google entrena un agente conversacional de inteligencia artificial, que no solo puede interactuar convincentemente con humanos como un servicio de soporte técnico, sino también discutir la moralidad, expresar opiniones y responder preguntas generales basadas en hechos. OpenAI es creada, compañía de investigación de inteligencia artificial sin fines de lucro que tiene como objetivo promover y desarrollar inteligencia artificial amigable de tal manera que beneficie a la humanidad en su conjunto.

Aplicaciones Reales

Actualmente ML está impulsando las nuevas tecnologías, desde el sector de viajes hasta el de atención médica. Nosotros apenas mencionaremos 4 ejemplos en el que el ML se usa hoy en día:

• Diagnósticos médicos: Los sistemas de ML se utilizan para revisar imágenes médicas y desarrollar diagnósticos a partir de los informes de patología.

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Los sistemas de ML son capaces de entender el lenguaje humano y responder en el mismo idioma. Algunas aplicaciones tienen traducción automática, reconocimiento de voz y análisis de sentimiento.

• Búsqueda online: Los buscadores online utilizan el ML para mejorar sus resultados, por ejemplo, si escribes “gato” en Google, después de unos minutos analizando la forma en que estás navegando, comprenderá que estás buscando una herramienta para el auto y no el animal.

• Marketing personalizado: El ML ayuda a los retailers a analizar enormes grupos de datos sobre sus compradores y presentar ofertas personalizadas para cada individuo en función de sus comportamientos, compras y preferencias.

Machine Learning usando Python

Arboles de decisión en Python

Árboles de Decisión Regresión con Scikit Learn: https://drive.google.com/open?id=1HqfEqvcC98l-EY6bvalhM1JwaBKTM92a

Árboles de Decisión Regresión – Ejemplo con Python https://drive.google.com/open?id=1UXwD5OyCSTvKmmUTAaakeqvjmLlI7zgL

Bibliografia

  • Machine Learning. Curso básico de Machine Learning (gratis): https://www.udemy.com/share/101r3UAEIccFxRQHUD/

  • Ebook: Introducción a Machine Learning – Ligdi Gonzalez

  • Página Web: https://ligdigonzalez.com/

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