¿Cómo está cambiando el mundo el aprendizaje automático?

¿Alguna vez has oído hablar de la famosa teoría de la cerveza y el pañal ?

Walmart, el minorista más grande del mundo, "supuestamente" creó esta teoría para comprender la correlación entre los productos e identificar patrones.

Los hombres, dentro del grupo de edad de 30 a 40 años, que compraron pañales entre las 5 p. m. y las 7 p. m. los viernes, tienden a tener cerveza en sus camiones. Esta teoría motivó a las tiendas de abarrotes a mantener los quilates de cerveza junto a los pañales, aumentando así geométricamente las ventas de ambos artículos.

Ahora bien, ¿cómo funciona esta teoría? Después de una larga semana de trabajo duro, los hombres de clase trabajadora tienden a cansarse. Junto con sus responsabilidades diarias, su fin de semana a menudo implica comprar pañales para sus bebés y tomar una cerveza del pasillo adyacente.

Este es un ejemplo perfecto de una correlación. Esta teoría explica cómo las grandes cadenas de supermercados asocian productos. La correlación puede ser una parte importante de la construcción de modelos de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es cualquier cosa que facilita una tarea. No estamos hablando solo de las grandes tareas, sino también de la coloración manual de imágenes en blanco y negro y de encontrar manualmente a alguien en las redes sociales. Ahora imagine una máquina que comprende la tarea en sí misma y evoluciona con los requisitos nuevos, actuales y pasados.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una subparte de la IA (inteligencia artificial). Es la ciencia de crear un algoritmo que pueda aprender por sí mismo. Funciona reconociendo patrones de los datos en lugar de aplicar una programación específica. Una vez diseñado, no requiere ninguna operación manual. El aprendizaje automático es lo suficientemente inteligente como para aprender por sí mismo. Encuentra patrones a partir de los datos originales y predice patrones futuros mediante el uso de análisis estadístico.

Para una mejor comprensión, aquí hay algunos ejemplos:

1) Siri, Alexa y Google Assistant son algunos de los famosos ejemplos de aprendizaje automático. Son asistentes de voz virtuales, ayudan a encontrar información cuando se les pregunta por voz y todo lo que necesita hacer es activarlos. Algunos ejemplos más de asistentes de voz virtuales integrados son:

• Amazon eco
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes es uno de los ejemplos más comunes de aprendizaje automático. Es la capacidad de identificar objetos, lugares, personas, etc. Las personas comparten una gran cantidad de datos a través de aplicaciones, redes sociales, sitios web, etc. y Facebook es lo suficientemente capaz de realizar el reconocimiento facial con un 98 % de precisión, lo que pone en riesgo cantidades de datos. . Existe mucha controversia sobre cómo el reconocimiento de imágenes afectará la privacidad y la seguridad en todo el mundo.

Aprendizaje automático: ¿Por qué es importante?

Tradicionalmente, los científicos de datos solían construir modelos terminados para obtener información en lugar de entrenar computadoras para hacerlo. Este parece ser un enfoque imposible ahora, ya que los datos son abundantes y heterogéneos. El aprendizaje automático entra en juego aquí, ya que rompe un enorme volumen de datos de manera inteligente y propone algoritmos inteligentes para brindar soluciones significativas.

Google procesa 20 petabytes (1 petabyte = 10^15 bytes) de datos por día. El gigante de los buscadores tiene un centro de datos donde guarda un registro de toda la información que rastrea. Puede que no recuerdes lo que buscaste en Google hace 2 años, pero Google sí. Es como una gran biblioteca donde hay miles de millones de libros disponibles que cubren casi todos los datos del planeta.

Hay softwares disponibles en el mercado que pueden rastrear los horarios diarios y ayudarlo en sus tareas diarias, como reservar un taxi, encender el aire acondicionado antes de llegar a casa o encender la cafetera por la mañana.

Independientemente de que lo queramos o no, dejamos atrás un patrón de comportamiento cada vez que realizamos una tarea sencilla; estos patrones son decodificados por algoritmos para comprender nuestras necesidades y encontrar alternativas eficientes a los procesos estándar básicos.

¿Son lo mismo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

No, ellos no son. Puede pensar en ellos como un conjunto anidado uno dentro del otro. La forma más fácil de entender esto es visualizándolos en círculos concéntricos. El aprendizaje profundo es el subconjunto de Machine Learning, que también es el subconjunto de Inteligencia Artificial.

Echemos un vistazo a cómo son diferentes entre sí.

Inteligencia artificial : según John McCarthy, La inteligencia artificial es el proceso de creación de una máquina, una máquina de computadora controlada por un robot o un producto que piensa inteligentemente como un ser humano. La inteligencia artificial es la combinación de dos palabras "Artificial" e "Inteligencia", donde artificial significa antinatural o creado por humanos e inteligencia significa la capacidad de pensar y comprender.

Algunos puntos clave sobre la Inteligencia Artificial:

• El motivo principal es aumentar las posibilidades de éxito.
• Es un programa que hace todo el trabajo inteligente.
• La IA puede resolver problemas complejos.
• Desarrolla un sistema “similar al humano”, para responder en función de las circunstancias.

Aprendizaje automático : como se definió anteriormente, el aprendizaje automático es la ciencia de crear un algoritmo que puede aprender por sí mismo. Es una subparte de la inteligencia artificial.

Algunos puntos clave sobre Machine Learning:

• El objetivo principal es aumentar la precisión.
• Estudia los datos y aprende de ellos.
• También aprende sobre la información procesada.
• Va por una solución, sea óptima o no.

Aprendizaje profundo : el aprendizaje profundo es una subparte del aprendizaje automático. Deduce patrones de los datos proporcionados y ayuda a extraer soluciones de ellos. Es capaz de aprender de datos no estructurados o no etiquetados, lo que podría llevar décadas para descubrir los patrones.

Algunos puntos clave sobre el aprendizaje profundo:

• El objetivo principal es descubrir patrones en los datos dados.
• Observa patrones y predice a partir de ellos.
• Utiliza una dimensión multinivel de sistemas neuronales artificiales para completar el procedimiento de aprendizaje automático.

Influencia del aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la tecnología de siguiente nivel donde la máquina se encuentra con el conocimiento humano, que tiene una gran importancia para cambiar nuestras vidas. Echemos un vistazo a varias áreas de la vida diaria afectadas por el aprendizaje automático:

• Hogar
  Hace quince años, nunca hubiéramos pensado en lo conveniente que será la comunicación en el futuro. Pero ahora, podemos comunicarnos con cualquier persona en y alrededor del mundo en segundos y en algún lugar todos confiamos en ello. Dependemos mucho de las computadoras para la comunicación, la navegación, la obtención de información, etc. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático y ayuda a nuestras actividades diarias.
• Cuidado de la salud
  El proceso de gestión sanitaria, al igual que la planificación de la sanidad pública, se inicia con la clasificación basada en la historia. Esto ayuda a examinar, investigar y monitorear para obtener un resultado futuro. Estos supuestos ayudan a conocer las necesidades en las áreas que más lo requieren.
• Transporte
  Ya conocemos los avances recientes, como los automóviles autónomos o los nuevos camiones semiautónomos de Tesla, donde la IA ha llevado el transporte a un nivel diferente. Los observadores analizan los datos para predecir decisiones de manera adecuada, como la seguridad pública, ayudar en la gestión del tráfico o detalles del crimen en tiempo real. También ayuda a encontrar los caminos para peatones y ciclistas, lo que conduce a una disminución del número de accidentes de tráfico.
• Educación
  Anteriormente, solo había un método de aprendizaje entre el maestro y los estudiantes. Pero con la incorporación del aprendizaje automático, muchas instituciones han comenzado a utilizarlo maximizando la interacción docente-alumno y aumentando la eficiencia mediante la creación de horarios adecuados para ellos. También ayudó a desafiar a los estudiantes al proporcionar un aprendizaje adaptativo, utilizando el aprendizaje personalizado para brindar a cada estudiante una atención individualizada.

Aprendizaje automático como socio SEO

¿No está seguro de cómo el aprendizaje automático y el SEO pueden ir de la mano?

Vamos a explorar.

Cada motor de búsqueda está aprendiendo a ver las cosas de una mejor manera, lo que les permite proporcionar mejores resultados.

Un ejemplo apropiado de cómo el aprendizaje automático está cambiando el mundo del SEO es ver cómo se filtran los correos electrónicos ahora, lo cual es bastante significativo. La tasa de éxito de Google al filtrar el spam es del 99,9 % de forma sutil. Google adoptó este proceso de aprendizaje automático para eliminar el spam en TensorFlow específicamente. Todo este proceso se viene dando desde hace años.

Junto con esto, Google también ha estado utilizando inteligencia artificial con filtros basados ​​en reglas que son capaces de bloquear el spam obvio. Estos patrones son detectados por los sitios a los que se vinculan estos spams, los tipos de enlaces no deseados que reciben, etc.

El aprendizaje automático también afecta el SEO de contenido. Veamos cómo:

Desde hace 10 años, Google ha estado trabajando en el problema: hacer coincidir frases y expulsar un resultado. Para rectificar este problema, introdujeron un sistema de aprendizaje automático en septiembre de 2016 llamado Google Neural Machine Translation System (GNMT). Esto logra la eficiencia en la comprensión de la frase al codificarla y luego decodificarla para mostrar los resultados requeridos.

Aprendizaje automático: ¿Por qué es importante para el futuro?

Pronto no quedará piedra sin remover gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En algunos años, habría un cambio significativo en la forma de trabajar de las personas. Las dependencias estarían más en las computadoras que en los humanos. La mayor parte de las energías laborales serían automatizadas por computadoras.

Se podría pensar que esta evolución en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial podría provocar la pérdida de puestos de trabajo en todo el mundo. Pero eso no es verdad.

Según la BBC , el aprendizaje automático se está haciendo cargo para que los algoritmos escritos por humanos puedan realizar tareas rutinarias y repetitivas de manera rápida y eficiente. Puede afectar el mercado laboral, pero pueden adquirir trabajos que requieren habilidades más complejas y menos rutinarias.

Un estudio de Mckinsey sugiere que para 2030, AI y ML reemplazarán el 30% de la mano de obra mundial.

A pesar de estos temores, cada revolución tecnológica ha terminado creando más empleos de los que fueron pulverizados.