Las aplicaciones de aprendizaje automático que se trasladan del laboratorio a la empresa pueden parecerse un poco a las bolsas en los compartimentos superiores de las aerolíneas comerciales; puede haber algunos cambios durante el vuelo. El resultado es que pueden ser necesarios cambios en el enfoque a medida que los modelos de aprendizaje profundo y de máquina se adapten a la realidad.
Cómo la feria de nuevas tecnologías en funcionamiento es el tema de esta edición del Hablando de datos pódcast. Nicole Laskowski, editora senior de noticias de SearchCIO y colaboradora de SearchEnterpriseAI, se une al equipo habitual de podcasts.
Los modelos de aprendizaje que subyacen a las aplicaciones de aprendizaje automático pueden llevar adelante sesgos inconscientes o quedarse cortos en términos de equidad, dice Laskowski durante el curso de esta amplia discusión sobre la actividad reciente de IA. Tal actividad sospechosa, señala, se destacó en el libro ampliamente citado de 2016 de la autora Cathy O’Neil, Armas de destrucción matemática.
Laskowski señala, sin embargo, que la investigación sobre las prácticas de aprendizaje automático está mostrando cierto progreso en la eliminación de los tipos de modelos que pueden conducir a fallas masivas. Esta misma investigación indicó que el aprendizaje automático está evolucionando para convertirse en una «práctica en constante evolución mucho más dinámica de lo que mucha gente aún no se ha dado cuenta», según una encuesta de O’Reilly Media.
El podcast también cubre las lecciones aprendidas de Educado en IA, una serie de podcasts de SearchCIO centrada en cómo los proyectos académicos de IA influyen en la comercialización más amplia y continua de las técnicas de IA. La serie analiza las aplicaciones de aprendizaje automático y el trabajo de robótica que se realiza en la Universidad Carnegie Mellon, con especial atención a lo que esto significa para las empresas en general y para los directores de información.
Durante este episodio de la Tomando datos Podcast, Laskowski habla sobre los problemas relacionados con el entrenamiento de vehículos autónomos y humanos virtuales en Carnegie Mellon, un hervidero de inteligencia artificial desde hace mucho tiempo. Escuche el podcast y profundice en las tendencias clave de la IA empresarial actual.