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Imagen de mohamed Hassan en Pixabay

Machine learning transforma tres industrias

El machine learning (aprendizaje automatizado) lo mismo es capaz de ejecutar una orden mediante un asistente de voz, detectar un fraude bancario o hacer diagnósticos médicos. ¿Cómo lo hace? Entérate aquí.

Por Leo Peralta

 

La Inteligencia Artificial (I.A.) contiene grandes promesas y enciende algunos focos rojos: lo mismo se espera que ayude a conducir nuestros vehículos de forma segura o se teme que dirija ejércitos listos para países enteros. Sin embargo, esta tecnología, o al menos la versión mostrada por el cine, sigue siendo una promesa por cumplirse. Otra cosa distinta sucede con una tecnología que ya es parte de nuestra vida cotidiana y está emparentada con la I.A. Nos referimos al aprendizaje automatizado, conocido en inglés como machine learning.

 

Ésta consiste en la creación de instrucciones computacionales llamadas algoritmos; estos analizan grandes bases de datos y detectan automáticamente patrones en ellos. Dichos patrones sirven para que los algoritmos respondan en forma autónoma usando los patrones, convertidos en algo parecido a conocimientos.

 

Un ejemplo son los llamados CAPTCHA, recuadros donde debemos resolver acertijos como identificar imágenes de autos, o distinguir entre panqués y adorables perritos para certificar nuestra identidad humana. Este reto sirve para entrenar un sistema de machine learning a distinguir sin intervención humana entre canes y bizcochos.

 

En los últimos años se han desarrollado por lo menos tres aplicaciones donde el machine learning opera discretamente, haciendo más fácil nuestra vida sin que nos demos cuenta.

 

– Detección de fraudes bancarios. Desde 2016, en Danske Bank se nutre un sistema de machine learning con datos de millones de transacciones bancarias para detectar aquellas que podrían ser objeto de un fraude, identificando pistas como lugares y horarios de transacciones inusuales o que no corresponden al patrón de consumo usual del cuentahabiente.

 

– Reconocimiento de órdenes habladas. En 2014, la empresa de e-commerce e infraestructura para servicios de datos, Amazon, lanzó al mercado Alexa, un asistente capaz de comprender y ejecutar órdenes de viva voz. Este sistema emplea un sistema que analiza un gran volumen de palabras pronunciadas en ocho idiomas por millones de usuarios diariamente, detectando hilos de palabras clave e intencionalidad a través de la entonación del hablante. Todo con el fin de ejecutar su petición de una manera más eficiente y atendiendo al habla natural del ser humano.

 

– Diagnósticos médicos. Distinguir si la mancha en una radiografía es lesión cancerosa o un defecto anatómico es una tarea compleja que suele dejarse en manos de especialistas con entrenamiento y años de experiencia. IBM ha creado un sistema de machine learning que a partir del análisis de millones de páginas de estudios científicos e imágenes radiológicas puede ayudar a especialistas oncólogos en la identificación de lesiones relacionadas con 13 tipos de cáncer.