Depp Learning

Desde los años 50 y hasta no hace mucho el aprendizaje automatizado (Machine Learning) se ha formado en el terreno de la IA(Inteligencia artificial) avanzada mayoritariamente en el laboratorio de investigación, en un conjunto de algoritmos de aprendizajes automatizados, que intentan modelar abstracciones de alto nivel de datos. Sistemas de Inteligencia similar a la humana han aparecido en las películas futurísticas tales como la del Hombre Bicentenario de Isaac Asmiov.

Usa una arquitectura computarizada para admitir transformaciones no lineales múltiples e interactivas de datos expresados, que con gran impulso tecnológico al que solemos referirnos bajo el término de Big Data ha revolucionado completamente el área empresarial.

Este sistema de inteligencia avanzada es equivalente a la de un ser humano, capaz de procesar datos, ocurriendo en todo tipo de sectores, rara es la actividad que no pueda beneficiar desde un análisis inteligente y automatizado de datos.

Es un momento histórico, no es porque las organizaciones desean incorporar algo radicalmente nuevo, sino que ahora son tecnologías existentes capaces de procesar todo tipo de datos con los que disponen a tiempo inferiores a las que aplican los seres humanos, cuando incluso pueden llegar a otorgar una inteligencia necesaria.

La Big Data ha sido completamente simple en la primera oleada, el gran tsunami está a punto de ocurrir, las nuevas arquitecturas de la Big Data que ha surgido de grandes compañías digitales en el internet a mano de organizaciones nativas digitales y completamente conectadas en su concepción en la actualidad han proliferado rápidamente un ecosistema digital y global necesaria para convertirse en devoradores de datos.

El aprendizaje de la IA es una de las claves en su avanzada, es más habitual que le pidamos a las maquinas que aprendan por si mismas, no podemos permitirnos el lujo de ir pre-programando algoritmos en regla para liderar con infinidades de combinaciones de datos de entrada y situaciones que ocurren en la realidad.

En vez de caer en eso, requerimos de máquinas capaces de auto programarse, que en otras palabras, queremos maquinas con inteligencia propia y que desde su propia experiencia puedan desarrollar un aprendizaje automatizado (Machine Learning) es quien ocupa este reto y gracia a una tormenta perfecta que nos acabamos de adentrar con los gigantes del internet, hemos entrado en un mundo de aprendizaje automático, que ofrece servicios desde la nube y para construir nuevas aplicaciones que permitan a la IA ingerir nuevos datos.

“Hoy en día el aprendizaje automático está más que nunca al alcance de cualquier programador. Para experimentar con estos servicios tenemos plataformas como IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.”

Comprender como funciona este tipo de algoritmo de aprendizaje es algo fácil, si vemos en como aprendemos nosotros desde nuestra infancia, el aprendizaje por refuerzo engloba un grupo de técnica de aprendizaje, a menudo usamos sistemas aritficiales, estos sistemas, igual que jóvenes nos permiten a aumentar la posibilidad de ocurrencia, mientras que las conductas negativas tienden a desaparecer.

Este enfoque se denomina “Aprendizaje Supervisado”, pues se requiere de la intervención de unos humanos para indicarle a la IA que esta bien y qué esta mal, reforzandole en muchas otras aplicaciones en la computación cognitiva por parte de los humanos, esta parte de refuerzo también proporciona parte de la semántica necesaria para que los algoritmo puedan aprender, por ejemplo un software que debe aprender a diferenciar diferente tipos de documentos que recibe en una oficina, son los programadores los que inicialmente hacen las etiquetas y atribuyen los diferentes significados por ejemplo, la maquina pueda distinguir y aprender a diferenciar los tipos de documentos.