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El poder del aprendizaje automático en ciencia de datos

Un gran poder conlleva una gran responsabilidad, en este articulo vamos a analizar El poder del aprendizaje automático en ciencia de datos o Cómo los modelos de aprendizaje automático desbloquean información de datos más profunda

El aprendizaje automático representa un avance que permite a las computadoras aprender sin necesidad de programación explícita. Los modelos de aprendizaje automático pueden descubrir información valiosa de enormes cantidades de datos que los humanos por sí solos nunca podrían analizar. Esto transforma lo que las organizaciones pueden lograr con la ciencia de datos.

Ventajas clave

El aprendizaje automático ofrece cuatro ventajas principales sobre los métodos tradicionales de análisis de datos:

  • Automatización de flujos de trabajo analíticos complejos
  • Descubrimiento de patrones ocultos dentro de conjuntos de datos masivos
  • Mejora continua con el tiempo
  • Adaptabilidad a datos del mundo real que cambian

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Automatización de trabajo complejo

Una gran ventaja del aprendizaje automático es automatizar tareas analíticas complejas que normalmente requieren un extenso esfuerzo humano. Esto permite que los científicos de datos se centren en responsabilidades de alto valor.

Por ejemplo, el aprendizaje automático impulsa el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir instantáneamente documentos escaneados en texto digital. En lugar de necesitar que los humanos escriban manualmente el texto de las imágenes, los modelos de aprendizaje automático especializados pueden manejar esto a escala con precisión.

Tarea analíticaImpacto del aprendizaje automático
Reconocimiento óptico de caracteresAutomatiza la extracción de texto de imágenes
Reconocimiento facialAutomatiza la identificación de individuos a partir de imágenes
Modelado predictivoAutomatiza descubrir tendencias y hacer predicciones a partir de datos

Caso de uso de reconocimiento facial

Facebook identifica automáticamente a los amigos en las fotos que cargan los usuarios utilizando modelos de reconocimiento facial entrenados con más de mil millones de imágenes de su base de usuarios. La identificación manual a escala de Facebook es imposible. Su automatización de aprendizaje automático rastrea más de 100 mil millones de cargas de fotos por año con alta precisión.

Otras compañías como Google, Amazon y Microsoft también brindan servicios de reconocimiento facial a socios en industrias como medios y aplicación de la ley. La naturaleza automatizada del aprendizaje automático impulsa estas ofertas.

Encontrar información pasada por alto en conjuntos de datos masivos

El poder del aprendizaje automático en ciencia de datos  - Encontrar información pasada por alto en conjuntos de datos masivos
El poder del aprendizaje automático en ciencia de datos – Encontrar información pasada por alto en conjuntos de datos masivos

La mayoría de las técnicas analíticas tradicionales solo manejan miles o quizás millones de puntos de datos. Pero el aprendizaje automático prospera en miles de millones de puntos de datos, encontrando patrones ocultos.

Por ejemplo, el aprendizaje automático ayuda a optimizar cadenas de suministro globales complejas:

  • Walmart utiliza aprendizaje automático en más de 5 mil millones de puntos de datos históricos de la cadena de suministro
  • Los modelos descubren cambios en la demanda local que de otra manera se ocultarían en enormes conjuntos de datos.
  • Esto ayuda a igualar el inventario, el almacenamiento y el transporte a las necesidades locales
  • Ahorra más de $1 mil millones anuales

Sin aprendizaje automático, la escala de las operaciones de Walmart genera demasiados datos para que los humanos puedan modelar. El análisis de aprendizaje automático de datos masivos ofrece ventajas estratégicas.

Aprendizaje rápido a lo largo del tiempo

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El poder del aprendizaje automático en ciencia de datos

A diferencia del software tradicional, la precisión del modelo de aprendizaje automático a menudo mejora rápidamente con el tiempo al procesar más datos sin necesidad de volver a desarrollar. Esto concatena el conocimiento.

Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático que predice el riesgo de cancelación de suscripción podría comenzar con un 73% de precisión. Pero después de analizar 10,000 registros de datos de clientes más durante 2 meses, podría mejorar a una precisión del 84% sin cambios en su código principal.

Esto significa que las predicciones y decisiones que utilizan el aprendizaje automático se vuelven progresivamente más precisas a través de autocorrecciones sin intervención manual basadas en nuevos datos. Los modelos se adaptan operativamente a los patrones del mundo real en evolución.

Mejora del diagnóstico de salud con el tiempo

El aprendizaje automático está transformando la atención médica mediante el uso de datos para mejorar la precisión del diagnóstico y el tratamiento. Un estudio de 2020 descubrió que los modelos de aprendizaje automático incluso podrían superar a los radiólogos humanos en la detección del cáncer de pulmón en tomografías computarizadas.

Crucialmente, estos modelos de aprendizaje automático mejoran las tasas de detección con el tiempo al continuar analizando nuevos datos de exploración. Al aprender de más casos de pacientes, la precisión alcanza hasta el 94%, superando la consistencia de los radiólogos humanos. Al volverse más inteligentes continuamente, el aprendizaje automático tiene el potencial de detectar enfermedades potencialmente mortales que los métodos tradicionales se pierden.

Adaptándose a los cambios del mundo real

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El aprendizaje automático ofrece inteligencia que evoluciona a medida que cambia el mundo. Los modelos ajustan automáticamente su propia lógica de toma de decisiones en respuesta a nuevos datos que reflejan factores externos cambiantes.

Esto significa que las predicciones se mantienen relevantes a pesar de las condiciones del mundo real volátiles. El aprendizaje automático ofrece resiliencia a los cambios de datos impredecibles que rompen los modelos tradicionales que confían en suposiciones obsoletas.

Por ejemplo, durante una recesión económica, un modelo de aprendizaje automático que pronostica la demanda del cliente detectaría patrones emergentes de compras decrecientes. Luego, reduciría las proyecciones de ventas en función de la caída detectada en lugar de anticipar erróneamente un crecimiento continuo.

Estudio de caso: recomendaciones de películas de Netflix

Netflix fue pionera en el uso de aprendizaje automático para recomendaciones de películas. Los modelos analizan enormes conjuntos de datos que rastrean el comportamiento de visualización y luego sirven recomendaciones personalizadas que optimizan la satisfacción de transmisión.

Es importante destacar que Netflix actualiza los modelos a medida que evolucionan los hábitos de visualización para que las sugerencias se adapten al paso con las preferencias de los usuarios que cambian. Esto mantiene a los suscriptores comprometidos a pesar de la volatilidad en la calidad del contenido y las tendencias de consumo después de que los competidores ingresan al mercado. Los programadores humanos nunca podrían ajustar manualmente los modelos lo suficientemente rápido.

Idea clave

  • El aprendizaje automático les da a los modelos la capacidad única de mejorar automáticamente su propia precisión al aprender continuamente de nuevos datos que reflejan los últimos cambios en el mundo real.

Si bien es revolucionario, comprender las limitaciones del aprendizaje automático también es prudente:

Posibles limitaciones

LimitaciónDescripción
Requiere datos extensosLos modelos de aprendizaje automático a menudo necesitan millones de muestras de datos para maximizar la precisión
Falta de transparenciaEl razonamiento detrás del comportamiento del modelo puede ser difícil de entender para los humanos
Riesgo de perpetuar sesgosLos modelos pueden amplificar sesgos injustos si las entradas reflejan muestras de datos distorsionadas

Analicemos más de cerca estas limitaciones:

Requiere datos extensos

Es poco probable que un modelo de aprendizaje automático adquiera sólidas habilidades de reconocimiento de patrones si durante el entrenamiento solo se le proporcionan cientos o miles de puntos de datos. Si bien el código de software tradicional puede aportar valor con entradas modestas, la mayoría de los modelos de aprendizaje automático de vanguardia necesitan conjuntos de datos expansivos para sobresalir.

Las organizaciones que carecen de escala de macrodatos pueden encontrar limitaciones al intentar un aprendizaje automático avanzado. Alternativas como la simple regresión lineal logran información básica sólida sin extensas necesidades de datos.

Falta de transparencia

La interpretabilidad representa una dificultad común cuando se aplica el aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales profundas complejas que superan las habilidades analíticas humanas. Los expertos luchan por explicar completamente por qué los modelos generan salidas específicas.

Permitir que los influyentes modelos de aprendizaje automático permanezcan como cajas negras inhibe la adopción en dominios como las finanzas y la medicina, donde la transparencia y la confianza son obligatorias. Los usuarios exigen visibilidad en la lógica del modelo.

La investigación en curso sobre la inteligencia artificial explicable (XAI) tiene como objetivo abordar los problemas de interpretabilidad del aprendizaje automático mediante nuevos marcos que agregan transparencia.

Riesgo de perpetuar sesgos

Los modelos de aprendizaje automático a menudo refuerzan los sesgos y suposiciones sociales en lugar de optimizar los resultados de manera objetiva. Si los datos de entrada incorporan muestras de datos distorsionadas o etiquetas estereotipadas, los modelos amplificarán la injusticia en lugar de corregirla.

Los ejemplos en puntuación de riesgo de justicia penal, herramientas de contratación y acceso a la atención médica muestran que el aprendizaje automático no cumple con los grupos marginados a pesar de la tecnología prometedora. Los usuarios deben proteger los modelos de los prejuicios heredados con un diseño de marco reflexivo y una metodología de prueba.


Conclusión aprendizaje automático en ciencia de datos

Cuando se aplica de manera consciente, el aprendizaje automático permite a los científicos de datos desbloquear capacidades analíticas transformadoras que exceden las limitaciones del software tradicional. Los líderes en todas las industrias ahora usan el aprendizaje automático para impulsar una innovación sin precedentes a partir del crecimiento exponencial de los datos. Combinar el aprendizaje automático con prácticas responsables de ciencia de datos representa un avance en la orientación de decisiones.

Para aprovechar al máximo el aprendizaje automático sin causar problemas en el mundo real, los equipos de datos deben enfocarse de manera inteligente en la transparencia del modelo, la ética, la mitigación de sesgos y mejorar la precisión predictiva. El futuro sigue siendo tremendamente prometedor para las organizaciones que adoptan un enfoque matizado.

Para más articulos sobre ciencia de los datos, no te olvedes de consultar el blog.

Preguntas más Frecuentes (FAQ) sobre El poder del aprendizaje automático en ciencia de datos

1. ¿Qué es el aprendizaje automático en ciencia de datos?

El aprendizaje automático, también conocido como machine learning en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos, sin ser programadas explícitamente.

2. ¿Cuál es la importancia del aprendizaje automático en la ciencia de datos?

El aprendizaje automático es importante en la ciencia de datos porque permite extraer conocimientos y patrones ocultos en grandes conjuntos de datos. Esto ayuda a tomar decisiones más informadas, predecir resultados futuros y automatizar tareas complejas.

3. ¿Cuáles son algunos ejemplos de aplicaciones del aprendizaje automático en ciencia de datos?

El aprendizaje automático se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como reconocimiento de voz, análisis de imágenes y video, recomendaciones personalizadas, detección de fraudes, diagnóstico médico, pronóstico del clima, entre otros.

4. ¿Cuáles son los diferentes tipos de algoritmos utilizados en el aprendizaje automático?

Existen varios tipos de algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo árboles de decisión, regresión lineal, redes neuronales, algoritmos de agrupamiento (clustering), máquinas de vectores de soporte (SVM), y algoritmos de bosques aleatorios (random forests), por mencionar algunos.

5. ¿Cómo se recopilan y preparan los datos para el aprendizaje automático en ciencia de datos?

La recopilación y preparación de datos para el aprendizaje automático implica la selección de variables relevantes, el preprocesamiento de datos (como normalización o manejo de valores faltantes), la división de los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y la realización de técnicas de validación cruzada.

6. ¿Cuáles son los desafíos comunes en el aprendizaje automático en ciencia de datos?

Algunos desafíos comunes incluyen la falta de datos de calidad, el sobreajuste de modelos, la interpretación de resultados, la selección de características relevantes y la elección del algoritmo más adecuado para un problema específico.

7. ¿Cuál es el papel del aprendizaje supervisado y no supervisado en el aprendizaje automático en ciencia de datos?

El aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo utilizando datos etiquetados, donde se conocen las respuestas correctas. El aprendizaje no supervisado, por otro lado, busca encontrar patrones y estructuras en datos no etiquetados. Ambos enfoques desempeñan un papel importante en el aprendizaje automático.

8. ¿Cómo se evalúa la precisión y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en ciencia de datos?

La evaluación de modelos de aprendizaje automático implica el uso de métricas como la precisión, la sensibilidad, la especificidad y el área bajo la curva ROC. Además, se pueden utilizar técnicas de validación cruzada y curvas de aprendizaje para evaluar el rendimiento del modelo.

9. ¿Cuáles son las tendencias y avances recientes en el campo del aprendizaje automático en ciencia de datos?

Algunas tendencias y avances recientes incluyen el uso de aprendizaje profundo (deep learning), el procesamiento de lenguaje natural (NLP), la interpretabilidad de modelos, la automatización de la selección de algoritmos y la ética en el aprendizaje automático.

10. ¿Qué habilidades y conocimientos se requieren para trabajar en el campo del aprendizaje automático en ciencia de datos?

Para trabajar en el campo del aprendizaje automático en ciencia de datos, se requiere un conocimiento sólido de matemáticas, estadísticas, programación y algoritmos. También es útil tener habilidades en visualización de datos y experiencia en el uso de herramientas y bibliotecas de aprendizaje automático.

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