La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son los temas de la clase abierta del curso de ciencia de datos.

El profesor Rodrigo Aquino demostró cómo las máquinas pueden aprender a partir de los datos.

¿Qué pueden esperar los estudiantes del curso de Ciencia de Datos? La respuesta a esta y otras preguntas se presentó en la conferencia inaugural abierta, celebrada el 18 de agosto, con el tema "Introducción al Aprendizaje Automático y sus aplicaciones".

El profesor Rodrigo Aquino, coordinador del curso de Ingeniería Informática en ESEG y uno de los profesores del curso de Ciencia de Datos, inauguró la clase introductoria hablando sobre los módulos que se aplicarán en el curso: programación con Python; estadística y modelado; negocios y diseño. Sin embargo, el foco de la discusión estuvo en el Aprendizaje Automático (Aprendizaje Automático). Esta técnica de análisis de datos automatiza la construcción de modelos analíticos, en una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de la información.

Aquino habló sobre la IA y los mitos que la rodean. “No es magia, ni algo milagroso que resuelva todos nuestros problemas. Tenemos la visión de que es algo increíble, que los investigadores nos involucran, o la visión propagada de que es horrible y destruirá nuestros empleos, nuestras funciones y nos matará en el futuro”. En realidad, lo que debemos entender es que hay más problemas que resolver de los que imaginamos. La IA no es perfecta; aún queda mucho por evolucionar, pero siempre con el bienestar de la población en mente. “La inteligencia artificial no es tan inteligente. De hecho, es una serie de herramientas que aplicamos con la esperanza de que un modelo matemático estadístico aprenda e identifique ciertos perfiles, ciertos patrones”, explica Rodrigo.

En ciencia de datos, estas aplicaciones se estudian para generar resultados útiles, ya que la información, relevante o no, siempre se ha acumulado. Hoy en día, el procesamiento de datos es mucho mayor que hace 10 o 20 años. Las técnicas han evolucionado y es necesario utilizarlas correctamente para que las empresas puedan aumentar sus beneficios y resolver problemas complejos con mayor facilidad. “Por ejemplo, un banco puede decidir si concede o no un crédito a una persona y saber si lo devolverá en el plazo acordado’, ilustra el profesor. Esta información es importante en el sistema bancario para determinar en el futuro si una persona con un perfil similar al estudiado coincide con los mismos datos.

Las aplicaciones de esta tecnología a través de la robótica se pueden observar en la evolución cotidiana. En el mundo se están produciendo varios procesos que están cambiando nuestra forma de pensar y vivir, como por ejemplo:

• Los coches autónomos intentan imitar nuestros procesos de pensamiento. El problema surge cuando un sistema racional se topa con el comportamiento irracional de los humanos en el tráfico: una maniobra incorrecta o una infracción de la ley crea dificultades para la máquina, que aún no sabe cómo manejar algo que escapa a su comprensión previa.
• En medicina, los diagnósticos son más rápidos cuando se utilizan bases de datos de exámenes previos y de diferentes pacientes, historiales de progresión de la enfermedad y estilos de vida de las personas.
• En el ámbito comercial, algunas tiendas ya realizan ventas sin la ayuda de un empleado. Mediante una aplicación móvil, la compra se registra en cuanto el cliente coge el producto del estante y el pago se procesa según la opción elegida, descontándose el importe total al salir de la tienda.
• En la producción agrícola, se utilizan drones y sensores para realizar mapeos que permitan controlar plagas, monitorear las etapas de crecimiento de los cultivos y gestionar el uso del agua. Esta tecnología busca reducir las pérdidas y optimizar la producción.
• En economía, la compra y venta de acciones se puede realizar en microsegundos, evitando pérdidas financieras y generando mayores beneficios.

Dado todo lo que la Inteligencia Artificial puede ofrecernos a través del aprendizaje automático, el curso de Ciencia de Datos se alinea con las nuevas tecnologías del mercado laboral. Rodrigo explica las etapas de la formación: “Para desenvolvernos en el mundo real, utilizamos técnicas estadísticas combinadas con técnicas de computación. En el primer módulo, aprenderemos a programar, formando al estudiante en el lenguaje Python para que pueda resolver problemas sencillos. En el segundo módulo, proporcionaremos una sólida base teórica en estadística para determinar el mejor modelo a utilizar para un problema dado y si podemos o no implementar las aplicaciones”, explica Aquino. El tercer módulo se centrará en ampliar el conocimiento ya adquirido, explorando modelos de redes neuronales y muchas otras herramientas. Finalmente, el cuarto módulo se centrará en la presentación de datos y cómo presentarlos para una mejor toma de decisiones.

El aprendizaje automático utiliza datos ya categorizados para entrenar algoritmos de clasificación y regresión. Es fundamental aprovechar al máximo la información disponible. Por ejemplo, una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático hoy en día se encuentra en los videojuegos, donde se crea un sistema de recompensas y penalizaciones. Existen acciones, probabilidades y obstáculos determinados por el entorno, y el jugador aprende de cada error hasta superar los niveles.

Dadas las numerosas posibilidades de uso de los datos, al finalizar el curso, los estudiantes podrán aplicar las reglas y técnicas aprendidas en Ciencia de Datos a diversos campos. Esta formación es introductoria, y existen muchos otros ámbitos por explorar, por lo que es importante buscar siempre nuevos conocimientos. “La idea es proporcionar la base, la formación en Ciencia de Datos y el conocimiento del lenguaje de programación Python, para que los estudiantes puedan crear modelos utilizando las técnicas aprendidas, redes neuronales y algoritmos”, concluye el profesor.

Acerca del curso de Ciencia de Datos 

A partir del 25 de agosto de 2021, el curso, con clases interactivas en línea diseñadas por profesionales de la industria y académicos, ofrece a los estudiantes una experiencia de aprendizaje única, independientemente de su formación previa.

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