Desmitificando el aprendizaje automático

Aprendizaje automático». ¡Ahora esa es una palabra que tiene un gran impacto! ¡El aprendizaje automático está de moda en estos días! ¿Y por qué no será? Casi todos los nuevos desarrollos «atractivo» en el campo de la informática y el desarrollo de software en general tienen algo relacionado con el aprendizaje automático detrás de los velos. Cortana de Microsoft: aprendizaje automático. Reconocimiento de objetos y rostros: aprendizaje automático y visión artificial. Programas avanzados de mejora de UX: aprendizaje automático (¡sí! La recomendación de productos de Amazon que acaba de recibir fue el esfuerzo de cálculo numérico de algún algoritmo de aprendizaje automático).

Y ni siquiera eso. El aprendizaje automático y la ciencia de datos en general están EN TODAS PARTES. ¡Es tan omnipotente como Dios mismo, si hubiera estado en las computadoras! ¿Por qué? ¡Porque los datos están en todas partes!

Por lo tanto, es natural que cualquier persona que tenga un cerebro superior al promedio y pueda diferenciar entre Paradigmas de Programación echando un vistazo al Código, esté intrigado por el Aprendizaje Automático.

Pero, ¿qué es el aprendizaje automático? ¿Y qué tan grande es el aprendizaje automático? Desmitifiquemos el Machine Learning de una vez por todas. Y para hacer eso, en lugar de presentar especificaciones técnicas, seguiremos un enfoque de «Entender con el ejemplo».

Aprendizaje automático: ¿Qué es realmente?

Bueno, el aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que evolucionó a partir de la teoría del reconocimiento de patrones y el aprendizaje computacional. Arthur Lee Samuel define el aprendizaje automático como: un campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente.

Entonces, básicamente, el campo de la Informática y la Inteligencia Artificial que “aprende” de los datos sin intervención humana.

Pero esta visión tiene un defecto. Como resultado de esta percepción, cada vez que se lanza la palabra Aprendizaje automático, la gente suele pensar en «IA» y «Redes neuronales que pueden imitar el cerebro humano (a partir de ahora, eso no es posible)», Coches autónomos y otras cosas. . Pero el aprendizaje automático va mucho más allá. A continuación, descubrimos algunas facetas esperadas y otras generalmente no esperadas de la informática moderna donde el aprendizaje automático está en acción.

Aprendizaje automático: lo esperado

Comenzaremos con algunos lugares en los que podría esperar que el aprendizaje automático desempeñe un papel.

1. Reconocimiento de voz (procesamiento del lenguaje natural en términos más técnicos): hablas con Cortana en dispositivos Windows. Pero, ¿cómo entiende lo que dices? Aparece el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural, o PNL. Se ocupa del estudio de las interacciones entre Máquinas y Humanos, a través de la Lingüística. Adivina qué hay en el corazón de la PNL: algoritmos y sistemas de aprendizaje automático (los modelos ocultos de Markov son uno).

2. Visión artificial: la visión artificial es un subcampo de la IA que se ocupa de la interpretación (probable) de una máquina del mundo real. En otras palabras, todas las Técnicas de Reconocimiento Facial, Reconocimiento de Patrones, Reconocimiento de Caracteres pertenecen a la Visión por Computador. Y Machine Learning, una vez más, con su amplia gama de algoritmos, está en el corazón de Computer Vision.

3. Coche autónomo de Google : Bueno. Puedes imaginar lo que lo impulsa en realidad. Más bondad de aprendizaje automático.

Pero estas eran aplicaciones esperadas. Incluso un detractor tendría una buena idea de que estas hazañas tecnológicas cobran vida gracias a una «magia informática mística (y extremadamente dura) que hace crujir la mente».

Aprendizaje automático: lo inesperado

Visitemos algunos lugares que la gente normal no asociaría fácilmente con Machine Learning:

1. Recomendaciones de productos de Amazon: ¿Alguna vez se preguntó cómo Amazon siempre tiene una recomendación que simplemente lo tienta a aligerar su billetera? Bueno, eso es uno o varios algoritmos de aprendizaje automático llamados «Sistemas de recomendación» que funcionan en segundo plano. Aprende las preferencias personales de cada usuario y hace recomendaciones de acuerdo con eso.

2. Youtube/Netflix: ¡Funcionan igual que arriba!

3. Minería de datos / Big Data : esto podría no ser tan sorprendente para muchos. Pero Data Mining y Big Data son solo manifestaciones de estudiar y aprender de datos a mayor escala. Y dondequiera que exista el objetivo de extraer información de los datos, encontrará Machine Learning al acecho cerca.

4. Mercado de Valores/Finanzas de la Vivienda/Inmobiliario: Todos estos campos, incorporan muchos sistemas de Aprendizaje Automático para evaluar mejor el mercado, a saber, “Técnicas de Regresión”, para cosas tan mediocres como predecir el precio de una Casa, para predecir y analizando las tendencias del mercado de valores.

Entonces, como podrías haber visto ahora. El aprendizaje automático en realidad está en todas partes. De la Investigación y Desarrollo a la mejora empresarial de las Pequeñas Empresas. Está en todas partes. Y, por lo tanto, compensa una gran opción de carrera, ya que la industria está en aumento y la bendición no se detendrá en el corto plazo.

Entonces, esto es todo por ahora. Esto concluye nuestro Machine Learning 101. Esperamos que nos volvamos a encontrar y, cuando lo hagamos, profundizaremos en algunos detalles técnicos de Machine Learning, qué herramientas se utilizan en la industria y cómo comenzar su viaje hacia la destreza de Machine Learning. . ¡Hasta entonces, Code Away!