Nueva computadora busca eliminar la intuición humana en el análisis de datos
Máquina de Ciencia de Datos
El análisis de datos masivos es el proceso de búsqueda de patrones secretos u ocultos que tienen influencia en una variable o sobre un comportamiento predictivo. Para determinar cuáles patrones debemos buscar necesitamos de muchísima intuición humana, como habrán visto en aquella película con Bradley Cooper, llamada “Limitless”.
Investigadores del MIT (siglas en inglés para Instituto Tecnológico de Massachusetts) planean deshacerse de la intuición humana en el análisis de datos masivos y dejar que la computadora haga la búsqueda de patrones predictivos.
Los investigadores del MIT que planean desarrollar esta idea, pertenencen al laboratorio de ciencias computacionales e inteligencia artificial (CSAIL) de la reconocida universidad. El prototipo del software se llama “Máquina de Ciencia de Datos”. Para poner a prueba la habilidad del prototipo, inscribieron el software en tres competiciones diferentes de ciencia de datos. Logrando superar a 615 de 906 equipos conformados por humanos.
Las predicciones hechas por la máquina en dos competiciones tuvieron un 94% y un 96% de acierto respectivamente. En la tercera competencia, el porcentaje de precisión se redujo a 87%. A los equipos humanos les tomó meses encontrar los patrones, mientras que a la máquina le tomó de 2 a 12 horas.
“Nosotros vemos a la Máquina de Ciencia de Datos como un complemento natural al trabajo de inteligencia que hacen los humanos. Hay tanta información en el mundo que debe ser analizada y con la que no se hace nada en estos momentos. Hemos ideado esta solución que nos ayudará al menos, a empezar a analizar todos esos datos que no se han interpretado todavía.” Comentó Max Kanter, cuya tesis de maestria fue establecer los puntos necesarios para la creación de una máquina de ciencia de datos.
El análisis de datos masivos es un oficio de muchas facetas. Mientras mucho se hace a través de algoritmos y con cálculos de rutina, los humanos deben seguir involucrándose en la búsqueda de detalles que revelen patrones secretos. Es ahí cuando la intuición humana se vuelve útil, porque permite a uno visualizar y predecir un resultado final para luego tomar acciones y hacer que sucedan los eventos.
El asesor de la tesis de Kanter, el científico e investigador Kaylan Veeramachaneni, co-lidera el departamento de “Aprendizaje para todos en todas las escalas” del CSAIL de MIT. Veeramachaneni usa un enfoque basado en aprendizaje de máquinas para resolver problemas comunes en el mundo del análisis de datos. Estos problemas van desde determinar la capacidad de generación que tiene un parque eólico a predecir cuales estudiantes abandonarán un curso online.
La investigación de Kanter se presentó en la conferencia internacional de Ciencia de Datos y Análisis Avanzado de la IEEE (siglas en inglés para “Intituto de Ingenieros Electricistas y Electrónicos”) el 21 de octubre en Sarlat-la-Canéda, Francia.
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