Machine learning y Deep Learning
Los algoritmos se mejoran a sí mismos al aprender de los datos; el diseño inicial del algoritmo, la elección del modelo y la arquitectura suelen estar determinados y supervisados por ingenieros humanos. Las computadoras luego «aprenden» a hacer predicciones y/o tomar decisiones al reconocer patrones de repetición estadística. Aunque hay quienes piensan que es un campo relativamente nuevo, el machine learning ha existido desde hace décadas y nació de la necesidad de la inteligencia artificial. El término fue acuñado originalmente en 1959 por Arthur Samuel, un pionero de la investigación en inteligencia artificial y empleado por IBM. Samuel desarrolló un programa informático para jugar a las damas que incluía una función de puntuación para las posiciones de las piezas en un tablero de juego. La función de puntuación utilizaba el machine learning para medir las probabilidades de que cualquiera de los jugadores ganara.
¿Cómo funciona el machine learning?
El machine learning se basa principalmente en la función de data mining (es decir, la extracción de información de grandes volúmenes de datos) para el reconocimiento de patrones. Estos patrones se utilizan para afinar aún más el análisis y los algoritmos. Por supuesto, la calidad de los datos de entrada determina la precisión del modelo. Los datos incorrectos u obsoletos darán como resultado predicciones inexactas. El entrenamiento de la máquina es el paso más importante en el machine learning. Los datos limpios se dividen en dos grupos: un grupo de entrenamiento y un grupo de pruebas. El conjunto de entrenamiento alimenta al modelo de machine learning y se supervisa, lo que le permite encontrar patrones y hacer predicciones. Estas predicciones se comparan con el conjunto de pruebas para comprobar la precisión del modelo. Con el tiempo y el entrenamiento adecuado, el modelo mejora la capacidad de predicción y puede funcionar por sí solo con una intervención humana mínima.
¿Cómo funciona el deep learning?
El deep learning es un subconjunto del machine learning que implica un enfoque más sofisticado para el modelado de algoritmos. Como se mencionó anteriormente, el machine learning funciona extrayendo información de grandes volúmenes de datos de entrada y reconociendo patrones sin estar explícitamente programado para hacerlo. Sin embargo, estas computadoras todavía piensan y actúan como máquinas (es decir, de una manera más lineal), y su capacidad para aprender y realizar tareas más complejas todavía está muy lejos de lo que el cerebro humano es capaz de hacer.
Los modelos de deep learning (o aprendizaje profundo), por otro lado, implican un enfoque de algoritmo más sofisticado para el machine learning y están específicamente modelados a partir del cerebro humano. Las redes neuronales complejas y de múltiples capas (que a veces involucran miles de capas) se construyen para permitir que los datos pasen entre los nodos de maneras altamente conectadas, de manera similar a las neuronas en el cerebro humano. Las redes neuronales también se denominan redes neuronales artificiales o redes neuronales simuladas (ANN y SNN respectivamente, por las siglas inglesas). Este enfoque requiere volúmenes extremadamente grandes de datos configurados correctamente, pero puede comenzar a generar resultados inmediatos y existe relativamente poca necesidad de intervención humana una vez que se pone en marcha la infraestructura de datos.
Machine learning y Deep Learning
Existen varias diferencias significativas entre el machine learning y un programa de deep learning. En primer lugar, el machine learning requiere una mayor aportación humana para lograr resultados, mientras que el deep learning tarda más tiempo en configurarse, pero puede generar resultados.
Un programa de machine learning utiliza algoritmos menos complejos que los utilizados en un programa de deep learning. Pueden ejecutarse en configuraciones informáticas tradicionales y entrenar a una red para que detecte determinados datos. Los sistemas de deep learning, por otro lado, requieren inversiones en configuraciones más complejas que incluyen GPU que cuentan con una mayor memoria de ancho de banda junto con la capacidad de ejecutar múltiples operaciones de manera eficiente al mismo tiempo.
El machine learning requiere datos más estructurados y a menudo utiliza algoritmos simples como la regresión lineal, una técnica de análisis de datos que predice el valor de datos desconocidos mediante el uso de otro valor de datos relacionado y conocido. El deep learning, por otro lado, emplea redes neuronales y puede funcionar con grandes volúmenes de datos no estructurados.
En los modelos de machine learning, cada capa de la red neuronal contribuye a la representación jerárquica de los datos, lo que permite a un sistema hacer predicciones o decisiones informadas sin un programa explícito para cada escenario. El machine learning es una de las aplicaciones más utilizadas por la banca y las clínicas médicas. El deep learning se basa en redes neuronales para modelar y comprender patrones complejos, lo que permite a los sistemas de redes tomar decisiones elaboradas basadas en un amplio análisis de datos. Esta tecnología permite realizar tareas complejas y autónomas, como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y los robots que aprenden a realizar procedimientos quirúrgicos avanzados.
Ejemplos Reales de Machine Learning
Existen muchos usos comunes para el machine learning en nuestra vida cotidiana.
Reconocimiento de imagen
El reconocimiento de imágenes requiere la ciencia de utilizar un programa informático para extraer información que se puede utilizar para aplicar ingeniería inversa a la imagen. Esto puede ayudar a identificar a una persona a partir de una fotografía, que es una característica común en el robo de identidad.
Reconocimiento de voz
Un ejemplo sorprendente de la ciencia moderna es el uso entrenado del machine learning a través del reconocimiento de voz. La optimización de las interacciones del usuario con tecnología de reconocimiento de voz puede permitir el control de los dispositivos con manos libres, transcribir el habla en documentos escritos y facilitar los comandos de voz para asistentes virtuales.
Detección del fraude
Otra aplicación del machine learning es la de la detección del fraude. Los delincuentes que cometen fraude con tarjetas de crédito, por ejemplo, cambian continuamente sus tácticas, haciendo que los métodos de detección tradicionales se vuelvan obsoletos con el tiempo. Machine learning puede ayudar a superar este problema. Cada vez que un cliente completa una transacción con tarjeta de crédito, el programa de machine learning examina cuidadosamente su perfil y las transacciones anteriores en la red para buscar patrones inusuales que permitan detectar fraudes. Mediante el stream processing o procesamiento de flujos y el acceso a datos en tiempo real, las empresas de tarjetas de crédito pueden detectar y prevenir el fraude a medida que las máquinas obtienen más información sobre los hábitos de sus clientes. El uso del procesamiento de flujos, implica el análisis de los datos a medida que fluyen a través de las capas del sistema, y el acceso en tiempo real permite la identificación proactiva de actividades fraudulentas, lo que facilita una respuesta inmediata que ahorra a los consumidores y las empresas de tarjetas de crédito tiempo y esfuerzo, además de miles de millones de dólares.
Predicción del tráfico
El machine learning también se utiliza para la predicción del tráfico. Hoy en día, el uso del GPS en nuestra vida cotidiana se ha convertido en algo rutinario. Utilizamos GPS en nuestros vehículos, por ejemplo, para ayudarnos a encontrar un restaurante, navegar por una nueva ciudad o ver el tráfico para llegar a nuestro destino a tiempo. Las herramientas de navegación como Google Maps muestran el tiempo necesario para su viaje, calculan el tiempo estimado de llegada y crean las rutas más eficientes en función de las condiciones de la carretera y del tráfico previsto. También pueden darle una imagen de su destino, mejorando su reconocimiento de los alrededores. Además, las empresas relacionadas con la logística y las compañías de transporte dependen en gran medida de la predicción del tráfico para ahorrar tiempo y dinero. Varios tipos de algoritmos de machine learning están entrenados para la predicción del tráfico, incluyendo regresión y análisis de series temporales. Teniendo en cuenta cuánto tiempo pasamos en nuestros vehículos viajando de un destino a otro, el ahorro de tiempo que ganamos mediante la ciencia de la predicción del tráfico es de gran valor.
Ejemplos Reales de Deep Learning
El deep learning también nos rodea y se está convirtiendo en una de las características clave de la vida moderna.
Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un área de estudio que se centra en la interacción entre el lenguaje humano y los ordenadores. Los seres humanos reciben formación lingüística constante desde su nacimiento, junto con la exposición a una amplia gama de entornos sociales para desarrollar respuestas apropiadas y formas personales de expresión. El PLN a través del deep learning tiene como objetivo lograr los mismos resultados mediante la capacitación de máquinas para comprender los matices lingüísticos a fin de formular las comunicaciones apropiadas. Una de las aplicaciones clave del deep learning en el PNL es la traducción automática.
Los modelos de deep learning se entrenan en grandes conjuntos de datos de lenguaje humano para traducir texto de un idioma a otro. Esta tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones, especialmente para organizaciones internacionales, e incluye la traducción de comunicaciones de marketing y sitios web, así como comunicaciones corporativas internas. Los traductores ya no necesitan conectarse con otros para encontrar el equivalente correcto para una palabra. Las máquinas han sido entrenadas para aprender un amplio vocabulario y los programas resultantes pueden aumentar su producción de trabajo de forma considerable.
Una característica importante del deep learning en el PNL es el análisis de sentimientos. Esta ciencia altamente desarrollada implica el uso de algoritmos para analizar capas de texto con el fin de cuantificar las actitudes, opiniones y emociones de los consumidores. Los modelos de deep learning se pueden utilizar para clasificar con precisión una capa de texto como positiva, neutral o negativa, lo que permite a las empresas obtener información valiosa sobre el sentimiento del cliente con respecto a sus productos y/o servicios. A su vez, esto puede ayudarles a tomar decisiones más informadas, mejorando así la satisfacción y las relaciones con los clientes. Aunque a veces sigue siendo un desafío en comparación con las habilidades humanas, el deep learning ha abierto todo un nuevo mundo de posibilidades basadas en el PLN, lo que nos permite comprender e interactuar con el lenguaje humano de maneras nunca vistas.
Medicina
El deep learning también es muy importante en el ámbito de la medicina. Los cirujanos, por ejemplo, están utilizando aplicaciones de DL para identificar diagnósticos clínicos, apoyar la toma de decisiones, mejorar la formación quirúrgica, interpretar imágenes médicas y navegar por la planificación preoperatoria y los procedimientos intraoperatorios, lo que les permite mejorar la seguridad y los resultados para sus pacientes. Hay mucho optimismo con respecto a las mejoras potenciales en la atención al paciente, pero también puede ser difícil explicar cómo un algoritmo de deep learning llega a una conclusión en particular, y esto a veces provoca un cierto escepticismo por parte de los pacientes. La educación a menudo tiene éxito al responder preguntas sobre el output de las máquinas frente al humano, además de la comunicación continua de historias de éxito.
Con respecto a la aplicación del deep learning en el campo de la cirugía, los médicos suelen pasar décadas dominando y afinando sus habilidades, participando en cientos de procedimientos supervisados para perfeccionar diversos métodos y aprender las mejores técnicas.
Por desgracia, a menudo se ven lastrados por limitaciones humanas, como la memoria, el tiempo que se tarda en introducir datos y la realidad de un número limitado de horas en el día. Por otro lado, un programa de deep learning puede procesar un mar de información de red en cuestión de segundos. La robótica quirúrgica con una precisión sobrehumana se puede programar usando esta información. Los sistemas de deep learning no tienen limitaciones de tiempo o memoria, por lo que pueden filtrar una vasta capa de datos y procesar grabaciones e imágenes de miles de cirugías en segundos. También pueden recordar el primer procedimiento que observan, así como el último, y utilizar esa información para afinar sus métodos. Además, el uso de algoritmos de deep learning para optimizar la atención al paciente y automatizar los procedimientos quirúrgicos crea eficiencia, ayudando así a garantizar que más personas tengan acceso a la atención médica y a procedimientos quirúrgicos que salvan vidas.
El futuro del Machine Learning
El machine learning es un subconjunto de inteligencia artificial que ha existido desde la década de 1950 y que está presente en nuestra vida cotidiana. Sin duda, el machine learning seguirá abriendo aplicaciones ilimitadas tanto para industrias como para particulares, mejorando la vida al ahorrar tiempo y dinero, mejorando el acceso a la atención médica y mejorando los resultados, entre otros. ¿Quién puede predecir el futuro? Lo que una vez pareció ciencia ficción, con imágenes de robots que aprenden a hacer nuestras tareas diarias se ha convertido en realidad. Aunque existe la preocupación de que los seres humanos sean reemplazados por máquinas, la verdad es que el conocimiento humano siempre será necesario. La inteligencia artificial desempeña un papel complementario, no sustitutivo. No hay límites en cuanto a las oportunidades que nos brinda el machine learning, lo que está claro es que es una revolución que ha llegado para quedarse.
Despliegue de la IA
Si ha llegado al final de un ciclo de proyecto de IA, poniendo en producción sus modelos o aplicaciones de machine learning, sabe que esta etapa de industrialización consume muchos recursos y puede ser un auténtico desafío.
AI Training
Lance sus tareas de AI training (formación de IA) en el cloud, sin preocuparse por el funcionamiento de la infraestructura. El AI training permite a los científicos de datos concentrarse en su tarea principal, sin tener que preocuparse por orquestar los recursos informáticos.
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Almacenamiento cloud de OVHcloud
A veces existen restricciones que dependen del tipo de datos que necesita almacenar y para qué se utilizan, por lo que se requiere una solución adaptada.