El aprendizaje automático ya no se considera un área teórica de la investigación de IA. El aprendizaje automático se ha vuelto comercialmente viable debido a los avances en las innovaciones de almacenamiento y recuperación de datos, así como a la mayor velocidad y rendimiento de los procesadores modernos.
Con estos avances, los sistemas pueden analizar conjuntos de datos mucho más grandes que nunca. Las capacidades de hardware por sí solas no han generado un interés renovado ni un éxito comercial en el campo.
Las bibliotecas de lenguajes de computación estadística, los sistemas y las comunidades de desarrolladores asociadas han permitido un crecimiento sin precedentes.
El aprendizaje automático tiene un impacto en la vida cotidiana
El aprendizaje automático se usa comúnmente para detectar similitudes y anomalías, según la aplicación, a partir de una variedad de tipos de datos.
Detección de fraude – El aprendizaje automático ha reemplazado por completo los métodos de detección de fraude basados en reglas, que solían tener altas tasas de falsos positivos. El aprendizaje automático puede detectar una amplia gama de fraudes, incluido el fraude financiero potencialmente devastador, y a un ritmo rápido. Detección de fraude con aprendizaje automático es posible porque los algoritmos se pueden entrenar con actividad de cuenta fraudulenta, luego el modelo resultante se puede usar para reconocer patrones similares de actividad futura, incluso esquemas altamente sofisticados que los revisores humanos podrían pasar por alto.
Análisis de imágenes y datos médicos – Los modelos de aprendizaje automático se han utilizado en el análisis de imágenes médicas y para determinar posibles resultados del paciente con cáncer basado en marcadores de riesgo probables. Debido a los problemas profundamente complejos que rodean el uso del aprendizaje automático en medicina, el aprendizaje automático todavía se considera ampliamente como experimental o complementario al diagnóstico humano y la revisión de datos de pacientes. (Lea también: Los 20 principales casos de uso de IA: inteligencia artificial en el cuidado de la salud).
Chatbots y asistentes digitales – El aprendizaje automático permite una variedad de tipos de chatbot que pueden manejar diferentes tipos de consultas mientras interactúan con humanos en un formato conversacional. Los chatbots pueden ayudar con tareas basadas en cuentas para instituciones financieras, servicios para estudiantes y recursos humanos en universidades, servicio al cliente para comerciantes y más. Los asistentes digitales como Alexa, Google Assistant, Cortana y Siri utilizan el aprendizaje automático para las respuestas conversacionales.
ciberseguridad – El aprendizaje automático se utiliza en ciberseguridad para identificar anomalías en el tráfico de red o patrones de comportamiento humano. Multitud de dispositivos y usuarios generan una gran cantidad de datos. El aprendizaje automático se utiliza para detectar amenazas potenciales de patrones o comportamientos de tráfico de red. El aprendizaje automático puede clasificar todos los puntos de datos más rápido de lo que lo haría un revisor humano.
Comercio electrónico – Además del chatbot y las sugerencias de productos, los minoristas en línea también pueden usar el aprendizaje automático para actualizar listados de productos, administrar revisiones de productos, automatizar la recopilación de datos de CRM (y más). (Lea también: Uso de Visual AI para monetizar el comercio electrónico).
5 lenguajes de programación para el aprendizaje automático
Aplicar el aprendizaje automático para resolver un problema en particular requiere un equipo. Las aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático se crean con la cooperación de ingenieros, científicos y programadores a medida que se unen para encontrar las mejores soluciones para un problema determinado.
A medida que el campo ha crecido, han surgido en la comunidad algunas preferencias claras por los lenguajes de programación científicos. La preferencia del sistema y del lenguaje de programación depende en gran medida de la experiencia profesional del desarrollador y de los requisitos del proyecto.
Se utilizan varios lenguajes de programación para el aprendizaje automático, los 5 principales incluyen Python, R, Javascript, C++ y Java.
Pitón
Pitón es un lenguaje de programación de código abierto y propósito general. Se considera un lenguaje de alto nivel que es fácil de leer y fácil de aprender. La creciente popularidad de Python en la comunidad informática científica se debe en gran medida a la facilidad de uso del lenguaje, su amplia base de usuarios y las bibliotecas de aprendizaje automático disponibles. Python también es «agnóstico de plataforma», por lo que puede ejecutarse en una amplia gama de sistemas operativos. (Lea también: ¿Por qué Python es tan popular para el aprendizaje automático?)
Python de aprendizaje automático (Mlpy) – El módulo Mlpy se puede utilizar para métodos de aprendizaje supervisados y no supervisados. Los algoritmos Mlpy incluyen regresión, clasificación, agrupamiento y más.
TensorFlow – TensorFlow es una plataforma versátil para el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y más.
Scikit-aprender – Scikit-learn es un módulo de análisis predictivo que se utiliza para la reducción de dimensionalidad, el preprocesamiento, la selección de modelos y más.
NumPy – NumPy es una biblioteca de computación numérica que contiene matrices y estructuras de datos multidimensionales. NumPy proporciona cálculos eficientes utilizando matrices y arreglos para tareas matemáticas de alto nivel.
R
los R fue diseñado para análisis estadístico y visualización. R es una alternativa de código abierto a un lenguaje informático estadístico similar llamado S. Además de su gama de técnicas estadísticas, R también se ve favorecida por sus resultados de visualización de alta calidad (p. ej., gráficos listos para imprimir). R es altamente extensible a través de paquetes. R también funciona con otros lenguajes. C, C++ y Fortran se pueden llamar en tiempo de ejecución para tareas computacionalmente pesadas. (Lea también: El debate de la ciencia de datos entre R y Python).
bosque aleatorio – randomForest es un paquete para algoritmos de clasificación y regresión que implementa el algoritmo randomForest de Breiman.
parte – rpart es un paquete utilizado para particiones recursivas, clasificación y árboles de supervivencia.
Explorador de datos – La suite DataExplorer automatiza las tareas de exploración de datos para el modelado predictivo.
JavaScript
JavaScript es el preferido para el aprendizaje automático por parte de profesionales con experiencia en desarrollo front-end. JavaScript es un lenguaje de programación multiplataforma de propósito general que puede ejecutarse en el navegador. Marcos de aprendizaje automático de JavaScript hace posible ejecutar modelos de aprendizaje automático en el navegador.
Cerebro.js – Brain.js es una biblioteca modular y fácil de usar que se utiliza para redes neuronales. Brain.js utiliza procesamiento acelerado por GPU en el navegador.
Aprendizaje automático.js – Machinelearn.js es una biblioteca de JavaScript creada para resolver problemas complejos de aprendizaje automático y enseñar a los usuarios cómo funciona el aprendizaje automático. Machinelearn.js se usa para agrupar, bosques aleatorios y más.
TensorFlow.js – TensorFlow.js es una red neuronal y una biblioteca de aprendizaje profundo que se puede usar en el navegador. TensorFlow.js se puede usar para definir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en el navegador.
Matemáticas.js – Math.js es una biblioteca matemática flexible que se puede usar con diferentes tipos de datos, como números complejos, fracciones, matrices y números grandes.
C++
C ++ se usa comúnmente en sistemas integrados como IoT, Realidad Aumentada (AR) o Realidad Virtual (VR). Incluso es posible escribir código que se ejecute directamente en una GPU con C++. API avanzada bibliotecas hace posible incrustar C++ en tiempo de ejecución con código Python, R o JavaScript para el aprendizaje automático.
Dynet – Dynet es un conjunto de herramientas de red neuronal dinámica para C++ y se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática y más. El kit de herramientas se puede ejecutar en GPU o CPU y es adecuado para estructuras dinámicas que cambian con cada instancia de capacitación.
café – Caffe es un marco de aprendizaje profundo. Caffe se usa comúnmente para aplicaciones de visión artificial, voz y multimedia. Este marco puede ejecutarse en GPU o CPU sin codificación manual. Caffe se ha implementado en aplicaciones industriales a gran escala que procesan la visión y el reconocimiento de voz.
AbrirNN – Open Neural Network (OpenNN) es una sofisticada biblioteca de redes neuronales de código abierto para C++. OpenNN es adecuado para regresión, clasificación, predicción y asociación. OpenNN se ha utilizado para inteligencia comercial, ingeniería, atención médica y más.
Java
Una gran cantidad de aplicaciones empresariales ya se ejecutan en Java. El idioma a menudo se elige para proyectos dentro de organizaciones que lo usan para otras aplicaciones. Java es escalable. Es adecuado para aplicaciones más grandes y complejas. Al igual que con los lenguajes mencionados anteriormente, Java también tiene una serie de bibliotecas de aprendizaje automático. (Lea también: ¿Por qué se prefiere Java sobre otros lenguajes como bloque de construcción?)
Java-ML – Las bibliotecas de Java Machine Learning (Java-ML) proporcionan una gran colección de algoritmos de aprendizaje automático para la selección de funciones, el procesamiento de datos, la agrupación en clústeres y más. Java-ML no incluye una interfaz gráfica de usuario y lo utilizan principalmente ingenieros y programadores.
Mahout apache – Apache Mahout es un álgebra lineal distribuida y ScalaDSL matemáticamente expresivo para científicos de datos, matemáticos y estadísticos para crear sus propios algoritmos. Mahout se utiliza para la clasificación, agrupación y filtrado colaborativo.
chispa apache – Apache Spark es un motor de análisis unificado escalable que se utiliza para un marco de procesamiento de datos a gran escala que puede distribuir tareas de procesamiento de datos en varios sistemas. Spark se puede usar para algoritmos de clasificación multiclase, agrupamiento, filtrado colaborativo, regresión y más.
Weka – Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) es un paquete de software de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza en la enseñanza, la investigación y las aplicaciones industriales. Puede realizar tareas comunes de aprendizaje automático (como clasificación, regresión y agrupación) e incluye ayuda integrada y guías didácticas.
Conclusión
El aprendizaje automático es comercialmente viable y continúa desafiando a los investigadores a encontrar respuestas a preguntas más complejas. Los avances continuarán mientras los equipos de investigadores, científicos y programadores trabajen juntos para resolver problemas complejos.
