Cómo el Machine Learning está cambiando el juego para las principales industrias en 2022
PJ García✪ 🧪
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En los últimos años, el uso de técnicas de Machine Learning ha llegado a industrias tan diversas como los automóviles autónomos y la previsión financiera. Para comprender hacia dónde nos dirigimos, debes observar cómo la inteligencia artificial ya está transformando estas y otras industrias.
La era de las técnicas de Machine Learning
Líderes de pensamiento tecnológico como Elon Musk y Bill Gates apuntan a la inteligencia artificial como una de las tecnologías más importantes para el futuro. El Machine Learning es un aspecto crucial de la inteligencia artificial y un área en la que se realizan importantes investigaciones en todo el mundo.
¿Qué hace un desarrollador de Machine Learning?
Detrás de todos los proyectos exitosos de Machine Learning, ya sea el automóvil autónomo de Google o los sistemas de medios inteligentes como Amazon Echo, encontrarás desarrolladores de inteligencia artificial. El rol de un desarrollador de Machine Learning comprende tres grupos esenciales de habilidades:
Lenguajes de Machine Learning
El conocimiento de lenguajes y técnicas de programación es fundamental en este nuevo campo. Un perfil para un desarrollador de Machine Learning que trabaje en el campo debería sentirse muy cómodo con un lenguaje de programación como Python, Java o C++. Muchos desarrolladores de inteligencia artificial prefieren Python por su facilidad de uso. Los sistemas avanzados de «deep learning» y los sistemas en tiempo real que necesitan la velocidad de procesamiento preferirán C++ en su lugar. Los lenguajes de programación más nuevos como Julia prometen tanto la facilidad de uso de Python como la optimización de la velocidad de C++.
Tipos de Machine Learning
Hay varios tipos de inteligencia artificial, que comparten los mismos principios científicos generales, como una aplicación de clasificación e inferencia estadística. Como muestra el gráfico a continuación, las técnicas se están aplicando en una amplia gama de industrias. Los datos muestran que áreas específicas como los automóviles autónomos y los asistentes inteligentes están creciendo muy rápidamente.
Aprendizaje supervisado
El primer tipo de inteligencia artificial es también el más simple. El aprendizaje supervisado implica algoritmos de Machine Learning que aplican técnicas de aprendizaje estadístico a los datos que un desarrollador etiqueta de antemano. Luego, el algoritmo hace predicciones sobre nuevos conjuntos de datos basados en patrones alrededor de las etiquetas que se proporcionaron. Esto da como resultado un comportamiento de aprendizaje altamente preciso.
Aprendizaje sin supervisión
Este tipo de inteligencia artificial es un poco más complejo. Implica alimentar el sistema con datos no estructurados y dejar que la máquina infiera patrones en los datos en ausencia de etiquetas en particular.
Es «no supervisado» en el sentido de que se proporciona menos orientación a la máquina en términos de en qué variables enfocarse. Puede haber, digamos, 10 variables en un conjunto de datos. Mientras que el aprendizaje supervisado etiquetaría las variables y entrenaría el algoritmo en función de, por ejemplo, dos variables, en el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje es más abierto.
La máquina puede identificar patrones basados en variables, ya sea que el desarrollador las considere relevantes o irrelevantes. Si bien requiere más esfuerzo para obtener resultados útiles, a veces este tipo de inteligencia artificial puede generar conocimientos poderosos e inesperados que resuelven problemas complejos.
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Algoritmos y Técnicas de Aprendizaje Estadístico
Además de estos conceptos básicos, también existe el aprendizaje por refuerzo, así como herramientas específicas de Machine Learning para resolver clases de problemas. Algunos ejemplos incluyen:
Cada uno de estos presenta varios tipos de algoritmos de Machine Learning que se pueden aplicar en un entorno de aprendizaje supervisado o no supervisado.
Machine Learning en el cuidado de la salud
La industria de la salud se encuentra entre los campos en los que el procesamiento del conocimiento de las máquinas es más prometedor. Según Forbes, académicos como los del Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York están haciendo importantes contribuciones a la industria.
Estos expertos utilizan los avances tecnológicos en inteligencia artificial para mejorar la forma en que se diagnostican y tratan las enfermedades. Los especialistas en inteligencia artificial colaboran con equipos médicos de la talla del Centro Médico Langone de la Universidad de Nueva York y el Centro Médico Beth Israel Deaconess.
Hay grandes oportunidades para nuevas empresas en el campo de la medicina. AiCure y Ayasdi son algunas de las nuevas empresas que han recibido importantes fondos de riesgo para aplicar la inteligencia artificial en el cuidado de la salud.
Inteligencia artificial en la industria de la movilidad
La industria de los automóviles sin conductor es el usuario más destacado de la inteligencia artificial en el mercado del automóvil. Este mercado tiene varias entidades competidoras que están trabajando en software para hacer que los automóviles se conduzcan mejor utilizando sistemas autónomos. Las grandes empresas y las nuevas empresas con mucho dinero se han concentrado en esta industria. Una lista parcial de jugadores en este campo incluye:
Según The New York Times , los automóviles autónomos están aplicando redes neuronales para resolver problemas como la visión por computadora y la identificación de peatones.
Cómo las máquinas inteligentes están cambiando las finanzas
En finanzas, la inteligencia artificial se está utilizando para reemplazar la toma de decisiones humana en las inversiones. Forbes señala a los llamados fondos de cobertura «cuantitativos» como Renaissance Technologies por ser los más exitosos en la aplicación de las nuevas técnicas de aprendizaje estadístico en la asignación de capital. Otras instituciones financieras de Wall Street han desarrollado algoritmos muy sofisticados que aplican inteligencia artificial a las inversiones.
Inteligencia artificial en robótica
Una variedad de nuevas empresas está desarrollando activamente robots inteligentes que replican la inteligencia humana en entornos industriales o en el hogar. RobotIQ enumera algunas de las nuevas empresas innovadoras en robótica, que incluyen:
Los próximos cinco años de máquinas inteligentes
Si bien se ha avanzado mucho en la aplicación de la inteligencia artificial al mundo real, hay más por venir. Los tecnólogos armados con algoritmos inteligentes y los expertos en la materia se combinan para crear soluciones innovadoras en todos los campos imaginables. Todo, desde la agricultura hasta los productos farmacéuticos y la ciberseguridad.
Es cierto que el Machine Learning puede ser desafiante, pero para eso estamos, para ayudar. Contacta hoy para programar tu sesión de estrategia y dejar que comience la lluvia de ideas.