El machine learning, una necesidad para abordar los problemas a gran escala

Israel Olalla, customer engineer en Google Cloud, habla en el Foro IA aplicada al marketing y la comunicación sobre la democratización del machine learning.

machine learningLa inteligencia artificial está cambiando el mundo, incluido el marketing y la comunicación. Por ello, Control Publicidad ha organizado el Foro de IA aplicaba al marketing y la comunicación, para hablar sobre las novedades que llegan por este frente de la mano de los mejores profesionales. Entre ellos se encuentra Israel Olalla, customer engineer en Google Clod, que ha hablado sobre la democratización del machine learning.

Olalla advierte: hay que ser realistas y admitir que todavía queda mucho camino por recorrer cuando se habla de machine learning. El principal cambio que se ha dado en los últimos diez años es que se pueden construir modelos que antes eran inimaginables pero “todavía no hemos empezado”.

Y, ¿por qué Google hace tantas cosas en machine learning? “Lo que queremos hacer en Google es organizar la información del mundo y que sea universalmente accesible“, expresa Olalla. Pero que la información esté disponible para todo el mundo también incluye a los llamados “trolls”. Un problema de gran escala que solo se puede atajar mediante sistemas. “No podríamos contratar expertos en seguridad al mismo nivel al que crecen las amenazas. Por eso necesitamos el machine learning”.

La inteligencia artificial significa que las máquinas son capaces de tomar decisiones, gracias a la información que se le ha dado. Pero hay un paso previo: el machine learning, es decir, dar todos los datos que el sistema necesita para tomar las decisiones por sí mismo. Pero, ¿qué modelo se utiliza? “Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de machine learning. Pero entre 2013 y 2014 se demostró que eran mucho más eficientes, pues son muy sencillas pero cuando se consiguen hacer al tamaño suficiente, se dan buenas respuestas”.

El machine learning, una necesidad para abordar los problemas a gran escala“En realidad, el machine learning es definir objetivos, recolectar datos, entender y preparar esos datos, crear un modelo, refinarlo y servirlo”, señala. Por ejemplo, Google Photos permite busca palabras clave para encontrar determinadas fotos. De nuevo, se trata de un problema de escala, puesto que hay una gran cantidad de imágenes.

Gracias a este tipo de sistemas, se pueden crear aplicaciones útiles para los negocios, aunque no son desarrolladas propiamente por Google (según Olalla, porque son bastantes pocos, al contrario de lo que pueda parecer), sino por sus partners específicos que les ayudan a recorrer la última milla y trabajar con los clientes. Por ejemplo, una aplicación que permite incrementar el conocimiento del los clientes para conseguir vender más.

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