El machine learning y el deep learning
No estamos aún en el futuro que anticipaban los investigadores de los años 50, pero el deep learning está echando una mano.
La era digital ya se apoya sobre la Inteligencia Artificial (IA) y el lenguaje natutal. La incidencia que los progresos están teniendo sobre la tecnología asombra por la velocidad a la que se superan.
Un robot aún no es igual de inteligente que un ser humano, pero las elucubraciones de los especialistas en IA van en esa dirección.
Para que esto ocurra se basan en un campo de análisis robusto, el Big Data, capaz de trabajar con enormes bloques de información. Ya existen máquinas capaces de completar un autoaprendizaje y realizar nuevos cometidos de motu proprio. Ello gracias a la intervención tecnológica del machine learning y el deep learning. Pero ¿qué es todo eso?
Qué es el machine learning
Progreso en Inteligencia Artificial. Se ha conseguido un proceso tecnológico capaz de hacer que la máquina aprenda automáticamente a través de algoritmos. Estos recaban información, recolectan datos y tras analizarlos, ofrecen una resolución al usuario.
La forma de “aprender” de la tecnología artificial ha surgido para detectar patrones de conducta y sugerir alternativas de mejora.
Un ejemplo fácil lo tenemos en las compras online. En este acto, que realizan millones de personas a la vez, es necesario que exista una estrategia capaz de recopilar la información y la forma de comportarse de los usuarios.
Es del todo imposible que de eso puedan encargarse personas. ¿Cuántas harían falta para controlar los patrones de todos los usuarios que pasan por un site? El Big Data soluciona la parte de la información y el machine learning, la parte del comportamiento.
El problema del machine learning es que el programa necesita ser tutorizado. Es decir, aprende bajo supervisión humana. Es posible gracias a la mejora de los diseños semánticos que se adhieren a los algoritmos. La idea es que en el futuro la máquina pueda dar las respuestas sin que el ser humano intervenga en ninguna fase del proceso.
Esta tecnología ya tiene muchas aplicaciones. Podemos destacar la optimización de resultados en los motores de búsqueda, el reconocimiento facial de las cámaras de los smartphones o la alerta de softwaremalicioso por parte de los programas antivirus.
Qué es el deep learning
Se puede decir que el deep learning es la consecuencia lógica como evolución del machine. Es el aprendizaje por parte de la máquina continúa en un entorno automatizado, pero ya no necesita un supervisor.
La IA ya habla de sistema de neuronas artificiales. Tratan de emular la forma de funcionar del cerebro humano a través de algoritmos por capas. Cada capa sería una "neurona" que se encargaría de especializarse en un campo: color, tamaño, perspectiva, textura, posición…
Cada una de ellas realiza su trabajo, lo pondera y lo modifica en función de patrones adquiridos. Combina el resultado con el de las otras “neuronas”, hasta que la cuantía de error se reduce tanto que se alcanza una respuesta prácticamente perfecta.
El deep learning ya comienza a trabajar con la integración de respuestas sicológicas completamente humanas: capacidad de recordar, razonar, atender, motivarse… e, incluso, con las emociones.
Hoy por hoy, esta tecnología está presente en herramientas tan usuales como el traductor de Google, interpretaciones semánticas como las de Siri o Alexa, las búsquedas por voz… Las estrategias de mercadeo ya han incorporado esta tecnología, por ejemplo, a la hora de las respuestas en chat o las recomendaciones en función de los hábitos de navegación.
A las empresas no les queda otro remedio que aceptar lo que ofrece deep learning e implementar sus soluciones para ser más productivas. Si no llevan a cabo este proceso, con toda probabilidad quedarán fuera del mercado. ¿Qué elementos de Inteligencia Artificial utilizas ya en tu negocio?
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Espero que te sean de utilidad. Hasta la próxima :)