5 aplicaciones innovadoras del aprendizaje automático

Machine Learning es la palabra de moda más reciente, y con razón. Es uno de los subcampos más interesantes y de más rápido crecimiento de la informática. En pocas palabras, el aprendizaje automático es lo que hace que su inteligencia artificial sea inteligente. La mayoría de las personas encuentran misterioso el funcionamiento interno de Machine Learning, pero eso está lejos de la verdad. Si recién está comenzando a comprender el aprendizaje automático, permítanos hacerlo más fácil usando una analogía:
Estás tratando de tirar una bola de papel a un cubo de basura.

Después de un intento, obtendrá una idea clara de la cantidad de fuerza que necesita aplicar. Aplicas la fuerza requerida en tu segundo intento, pero el ángulo parece estar equivocado. Lo que está sucediendo esencialmente aquí es que con cada lanzamiento estás aprendiendo algo y acercando tu resultado al resultado deseado. Eso se debe a que nosotros, los humanos, estamos inherentemente programados para aprender y crecer a partir de nuestras experiencias.
Suponga que se reemplaza por una máquina. Ahora, tenemos dos formas de avanzar:

Enfoque de aprendizaje no automático

Un enfoque genérico, sin aprendizaje automático, sería medir el ángulo y la distancia y luego usar una fórmula para calcular la fuerza óptima requerida. Ahora, supongamos que agregamos otra variable: un ventilador que agrega algo de fuerza del viento. Es casi seguro que nuestro programa que no es de ML fallará debido a la variable añadida. Si queremos que funcione, debemos reprogramarlo teniendo en cuenta el factor viento y la fórmula.

Enfoque de aprendizaje automático

Ahora, si dispusiéramos un enfoque basado en Machine Learning para el mismo problema, también comenzaría con una fórmula estándar, pero, después de cada experiencia, actualizaría/refractaría la fórmula. La fórmula se mejorará continuamente utilizando más experiencias (conocidas como "puntos de datos" en el mundo del aprendizaje automático); esto también conducirá a mejoras en el resultado. Experimenta estas cosas a diario en la forma de su suministro de noticias de Facebook, o sugerencias personalizadas de YouTube u otras cosas de este tipo: entiende la esencia.
¡La diferencia entre ciencia de datos, aprendizaje automático y Big Data!

¿Qué es el aprendizaje automático?

La analogía anterior debería dejar en claro que Machine Learning simplemente usa algoritmos y procesos para entrenar su sistema para mejorar con la experiencia. Sin embargo, en aras de una definición técnica, se dice que un sistema aprende de las experiencias con respecto a un conjunto de tareas, si su desempeño en dichas tareas mejora con el tiempo y la experiencia.

Lo que esto significa esencialmente es que en Machine Learning, el sistema mejora su rendimiento con la experiencia. Esto es precisamente lo que también notamos en nuestra analogía.

Tipos de aprendizaje automático

Dependiendo de la declaración de su problema, puede usar cualquiera de las tres técnicas para entrenar su sistema:

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje automático supervisado debe aplicarse a conjuntos de datos donde se conoce la etiqueta/clase de cada dato. Imaginemos que queremos enseñar a nuestro sistema a distinguir entre las imágenes de un perro y las de un humano. Supongamos que tenemos una colección de imágenes que están etiquetadas como humanos o perros (el etiquetado lo realizan anotadores humanos para garantizar una mejor calidad de los datos). Ahora, podemos usar este conjunto de datos y clases de datos para entrenar nuestro algoritmo para que aprenda de la manera correcta. Una vez que nuestro algoritmo aprende a clasificar imágenes, podemos usarlo en diferentes conjuntos de datos para predecir la etiqueta de cualquier punto de datos nuevo.
Redes neuronales para tontos: una guía completa

Aprendizaje sin supervisión

Como puede adivinar por el nombre, el aprendizaje automático no supervisado carece de clases o etiquetas de supervisión. Solo proporcionamos a nuestro sistema una gran cantidad de datos y características de cada pieza de datos. Por ejemplo, supongamos que en nuestro ejemplo anterior acabamos de alimentar un número de imágenes (de humanos y perros) a nuestro sistema dando a cada imagen una característica. Claramente, las características de los humanos serán similares y diferentes a las de los perros. Usando estas características, podemos entrenar nuestro sistema para agrupar datos en dos categorías. Una versión no supervisada de "clasificación" se denomina "agrupamiento". En la agrupación, no tenemos ninguna etiqueta. Agrupamos los conjuntos de datos sobre la base de características comunes.

Aprendizaje reforzado

En el aprendizaje por refuerzo, no hay clases ni características, solo hay un punto final: aprobar o reprobar. Para entender esto mejor, considere el ejemplo de aprender a jugar al ajedrez. Después de cada juego, se informa al sistema del estado de victoria/derrota. En tal caso, nuestro sistema no tiene todos los movimientos etiquetados como "correctos" o "incorrectos", sino que solo tiene el resultado final. A medida que nuestro algoritmo juegue más juegos durante el entrenamiento, seguirá dando mayores "pesos" (importancia) a la combinación de esos movimientos que resultaron en una victoria.
Redes neuronales: aplicaciones en el mundo real

Aplicaciones innovadoras en el campo del aprendizaje automático

De nuestra discusión anterior, está claro que Machine Learning puede resolver muchos problemas que las computadoras tradicionales simplemente no pueden. Veamos algunas de las aplicaciones de Machine Learning que han cambiado el mundo tal como lo conocemos:

1. Lucha contra el spam web

Google está utilizando "aprendizaje profundo", es una red neuronal, para combatir el spam tanto en línea como fuera de línea. Deep Learning utiliza datos de los usuarios y aplica procesamiento de lenguaje natural para concluir sobre los correos electrónicos que encontró. No solo ayuda a los usuarios de la web, sino también a las empresas de SEO que intentan ayudar a los sitios web legítimos a obtener una clasificación más alta utilizando técnicas de sombrero blanco.

Aprenda el curso de ciencia de datos en línea de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas Executive PG, programas de certificados avanzados o programas de maestría para acelerar su carrera.

2. Aprendizaje por imitación

El aprendizaje por imitación es muy similar al aprendizaje por observación, algo que hacemos cuando somos bebés. Esto se usa ampliamente en robótica de campo y en industrias como agricultura, búsqueda, construcción, rescate, militar y otras. En todas estas situaciones, es extremadamente difícil programar manualmente los robots. Para ayudar con eso, la programación por demostración, también conocida como métodos colaborativos, se utiliza junto con el aprendizaje automático. Echa un vistazo a este video publicado por el estado de Arizona , que muestra a un robot humanoide aprendiendo a agarrar diferentes objetos.

3. Tecnología asistencial y médica

Los robots de asistencia son robots que son capaces de procesar información sensorial y realizar acciones en momentos de necesidad. El robot autónomo de tejido inteligente (STAR) se creó utilizando este tipo de aprendizaje automático y colaboraciones del mundo real. STAR usa detección ML y 3D y puede coser intestinos de cerdo (usados ​​para pruebas) mejor que cualquier cirujano. Si bien STAR no se desarrolló para reemplazar a los cirujanos, ofrece una solución colaborativa para los pasos delicados de los procedimientos médicos.
Machine Learning también encuentra aplicaciones en forma de medidas predictivas. Al igual que un colega puede mirar la receta de un médico y averiguar qué es lo que se le puede haber pasado por alto, un sistema de inteligencia artificial también puede descubrir los eslabones que faltan en una receta si está bien entrenado. No solo esto, sino que la IA también puede buscar patrones que apunten a posibles insuficiencias cardíacas. Esto puede resultar extremadamente útil para los médicos, ya que pueden colaborar con la IA del robot virtual para diagnosticar mejor una afección cardíaca fatal antes de que ocurra. El par extra de ojos (e inteligencia) puede hacer más bien que mal. Los estudios realizados hasta el momento también prometen la futura aplicación de esta tecnología.

4. Traducción/reconocimiento automático

Aunque parece un concepto simple, ML también se puede usar para traducir texto (incluso de imágenes) a cualquier idioma. El uso de redes neuronales ayudará en la extracción de texto de una imagen que luego se puede traducir al idioma requerido antes de volver a colocarlo en la imagen. Aparte de esto, ML también se usa en todas las aplicaciones que se ocupan de cualquier tipo de reconocimiento: voz, imágenes, texto, ¡lo que sea!

5. Jugar videojuegos automáticamente

Esta es una de las mejores aplicaciones de Machine Learning, aunque es posible que no tenga tanta utilidad social como las otras mencionadas en la lista. El aprendizaje automático se puede utilizar para entrenar redes neuronales para analizar los píxeles en una pantalla y jugar un videojuego en consecuencia. Uno de los intentos iniciales de esto fue Deepmind de Google.
Go y el Reto a la Inteligencia Artificial General

En conclusión…
Dicho esto, Machine Learning no es la solución a todos sus problemas. No necesita el aprendizaje automático para averiguar la edad de una persona a partir de su fecha de nacimiento, pero ciertamente necesita ML para averiguar la edad de una persona a partir de sus preferencias musicales. Por ejemplo, encontrará que los fanáticos de Johnny Cash y The Doors tienen en su mayoría más de 35 años, mientras que la mayoría de los fanáticos de Selena Gomez tienen menos de 20 años. El aprendizaje automático *puede* usarse para cualquier problema a su alrededor, pero ¿debería? Realmente no. Nunca utilice el aprendizaje automático como una solución a sus problemas sin estar seguro de que realmente necesita que su máquina aprenda. De lo contrario, sería como matar mosquitos con ametralladoras: puede que los maten, puede que no, pero al final del día, ¿valió la pena?
Si tiene curiosidad por aprender sobre ciencia de datos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de IIIT-B y upGrad, creado para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos, tutoría con expertos de la industria, 1 -on-1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.