Víctor Romero: Machine learning, deep learning & artificial intelligence

Con la combinación de las diferentes disciplinas se puede aplicar para distintos objetivos del análisis de datos.

Existen varias disciplinas con diferentes grados de complejidad en el mundo de la inteligencia artificial.

Muy buen día queridos lectores, muchas gracias por dedicar unos minutos para la lectura de la columna de café y tecnología de esta semana.

Como lo comentábamos en una columna anterior, la inteligencia artificial son varias disciplinas y tienen ya desarrollándose algunas décadas; chat GPT hizo accesible una parte de la inteligencia artificial al público en general.

Ayer nos reunimos un grupo de amigos que estamos en un club de lectura, Aureliano R lleva muchos años en la industria de análisis de datos y nos compartió una charla acerca de la inteligencia artificial.

Explicada de forma muy sencilla nos compartió un contexto general con algunas particularidades de la IA.

Existen 3 grandes grupos: la machine learning, el primero que presentó un producto oficial comercial fue IBM con Watson, una máquina a la que se le compartía mucha información hasta poder encontrar respuestas por si sola y dar inlcuso un diagnóstico. El deep learnig, digamos que simula las conexiones neuronales que hacen el cerebro para aprender pero se utiliza para entrenar a las computadoras. Por último la inteligencia artificial, que a su vez se puede enfocar en crear textos o generar imágenes; también en la identificación de objetos, personas o estados de ánimo a través del uso de una cámara y software.

Lo interesante es que con la combinación de las diferentes disciplinas se puede aplicar para distintos objetivos del análisis de datos. ¿Pero cómo lo hace?, lo visualicé en 3 áreas, la primera que es relativamente básica, analizar datos y presentarlos en un “dashboard”, como lo hacen los CRM´s; en un segundo plano, se encuentra el análisis predictivo, que predice las tendencias de datos, estos dos análisis anteriores, requieren de la participación humana para interpretar y tomar decisiones. El último tipo de análisis es el prescriptivo, el mejor ejemplo es el cómo funciona waze o google maps eligiendo la mejor ruta en base a horarios, tráfico, accidentes, etc, tomando decisiones en todo momento.

Creo que ya estamos pasando la etapa de pánico de la inteligencia artificial, específicamente del chat GPT; por cierto, ¿alguno de ustedes utiliza la versión de paga?, si aún no ha explorado la versión gratuita, es altamente recomendable que la pruebe, la inteligencia artificial probablemente sustituya algunos puestos de trabajo, pero esto pasará en 10 o 15 años, lo que sí es muy probable, es que si no sé utilizar la inteligencia artificial, si ponga en riesgo mi posición de trabajo.

Les comparto algunas aplicaciones en las que uso chat GPT y procuro ser muy específico con las intrucciones. Es de gran apoyo para generar un texto para un anuncio en redes sociales, revisar una carta o correo, pedir que genere la descripción de un puesto de trabajo, solicitarle una imagen muy específica, hacer resúmenes y que incluso me comparta las 10 ideas más importantes, revisar contratos, obtener una opinión acerca de algún tema específico visto desde un área en particular (finanzas, social, etc). Por supuesto que esta información se revisa y se complementa.

Hoy acompañé la escritura con un café amaricano mañanero, me encantó coincidir con Alejandra, que como buena veracruzana le encanta también el café.

Les deseo un extraordinario fin de semana, en compañía de familiares y amigos. ¿en dónde van a ver el super bowl?