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¿Es el momento del machine learning?

Posted on 10 noviembre, 2015

FRANCISCO RANGEL. Desde los resultados trimestrales de Google son muchos los artículos que se han escrito sobre la importancia del machine learning.

En su artículo Machine learning: el momento es ahora, Enrique Dans apunta un cambio de era donde el machine learning se erige como uno de los core principales de la estrategia de empresas como Facebook, Apple, Microsoft o Amazon, y básicamente avisa que el que no espabile se queda fuera (me gusta su referencia al concepto escucha). De manera similar, Angela Guess nos dice que la era dorada del machine learning empieza ahora, apuntando para ello a una confluencia de factores como el incremento de la capacidad computacional o el incremento sustancial en la generación de datos de todo tipo conocido como big data.

La cuestión está en ¿por qué ahora? La inteligencia artificial nace a finales de los años 50 con un fuerte enfoque conexionista para derivar a mediados de los 70 hacia sistemas basados en el conocimiento, sufriendo un gran descalabro alrededor de los 80 en cuanto a perspectivas y expectativas, principalmente de las redes neuronales. Desde entonces, la evolución de los algoritmos, sobre todo en su aspecto teórico, no ha sufrido gran cambio. La gran prueba es el auge actual de los métodos de deep learning, que no son más que una (r)evolución de los métodos clásicos basados en redes neuronales, y que tienen tal importancia hoy en día que es prácticamente imposible publicar en una core A sin utilizarlos.

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Pues bien, aunque la mayoría de autores apuntan hacia el incremento de la capacidad computacional o el incremento de los datos disponibles (big data) como causas de este resurgir del machine learning, en realidad no son la causa sino su catalizador. Sin ellos, no habría sido posible. Pero la causa real es más profunda y tiene que ver con un cambio cultural donde se erige el dato, y lo que se sea capaz de hacer con él, como máxima en el valor corporativo de las organizaciones.

Con ello, lo que se está viviendo es un (re)acercamiento del mundo académico, donde se realiza la investigación básica y teórica, y el mundo empresarial, donde se tienen que obtener resultados tangibles, a tiempo y bajo la restricción del coste. El incremento de la demanda de perfiles que sepan de machine learning (entre otras tecnologías que van íntimamente ligadas como el procesamiento del lenguaje natural), responde a una necesidad mayor de las empresas de trabajar con el dato y de transferir los avances científicos del mundo académico al día a día.

Por todo ello la cuestión a plantearse es, ¿estamos en el momento del machine learning o entrando en la era del dato?

Sobre 

Es el CTO de Autoritas Consulting y científico principal de la herramienta de Escucha Activa Cosmos. Coordinador del Área de Análisis y Escucha Activa de Socialancer. Ingeniero en Informática, Ingeniero en Telecomunicaciones especialidad Telemática, Master en Lingüística Computacional, Master en Consultoría Estratégica y actual doctorando en Author Profiling con el Dr. Paolo Rosso.

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What Others Are Saying

  1. Autoritas Consulting (@autoritas) 10 noviembre, 2015 at 10:05 am

    Hoy en Autoritas Coolhunting, @kicorangel nos habla sobre machine learning https://t.co/mUP1vSH7t6 https://t.co/TB0236axnD

  2. Luis Miguel Castro (@luismiguelcas) 10 noviembre, 2015 at 4:19 pm

    ¿Es el momento del machine learning? https://t.co/BXAkRt9xh5 #AutoritasCoolhunting @autoritas Por @kicorangel @AutoritasMexico

  3. Francisco M. Rangel (@kicorangel) 11 noviembre, 2015 at 10:12 am

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  4. @danporras 11 noviembre, 2015 at 4:09 pm

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  5. Laura Gil (@LauraLolaGil) 11 noviembre, 2015 at 6:56 pm

    RT @autoritas: Hoy en Autoritas Coolhunting, @kicorangel nos habla sobre machine learning https://t.co/mUP1vSH7t6 https://t.co/TB0236axnD

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