¿Quién iba a pensar que en algún momento esos robots y sistemas con inteligencias similares a la de los seres humanos que veíamos en las pelis iban a ser reales? Parecía una cuestión de ficción pero lo cierto es que sucedió.
El impulso de la transformación digital al que fueron sometidas las organizaciones, convirtió en entes con un gran apetito de datos y con el deseo de demanda de sistemas con inteligencia avanzada, capaces del procesamiento de una avalancha de datos. Toda esta nueva visión ha estado ocurriendo en la gran mayoría de los sectores y resulta realmente extraño que algunas empresas no hayan buscado beneficiarse de los análisis inteligentes y automatizados de los datos.
El aprendizaje es una de las claves de la IA avanzada, de hecho necesitamos que las máquinas sean capaces de auto-programarse, es decir, que aprendan de su propia experiencia. El Aprendizaje Automático (Machine Learning), se ocupa de este reto y los servicios de La nube, para construir aplicaciones que aprenden a partir de los datos que ingieren.
¿Qué es el Deep learning?
El aprendizaje automático está en plena ebullición gracias a su aplicación en el mundo del Big Data y el IoT. No dejan de aparecer avances y mejoras de los algoritmos más tradicionales, desde los conjuntos de clasificadores (ensemble learning), hasta el Deep Learning, el cual está en boca de todos por sus capacidades de acercarse cada vez más a la potencia perceptiva humana.
Según el artículo “Cloud Deep Learning: top three platforms compared”, se puede afirmar que aprendizaje profundo se basa en el concepto de red neuronal profunda, que hace pasar las entradas por múltiples capas de conexiones. Las redes neuronales pueden realizar tareas cognitivas complejas, mejorando el rendimiento de forma espectacular en comparación con los algoritmos clásicos de aprendizaje automático.
Sin embargo, a menudo requieren enormes volúmenes de datos para entrenarse y pueden ser muy intensivas en términos computacionales.
En el Deep Learning se usan estructuras lógicas que se asemejan a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales), las cuales se especializan en detectar determinadas características existentes en los objetos percibidos.
El Deep Learning representa un acercamiento más íntimo al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano. Esto se debe a que nuestro encéfalo tiene una microarquitectura compleja, en la cual se han descubierto núcleos y áreas diferenciadas (sus redes neuronales están especializadas para tareas específicas).
Una vez que las empresas pueden disponer de datos y sistemas capaces de procesarlos, es el momento de dar un gran paso: la comprensión de esos datos, la adquisición de conocimiento y extracción de valor, en palabras simples, algo parecido a lo que hacemos los humanos cuando accedemos a datos, los interpretamos usando nuestro cerebro y tomamos decisiones.
Sin embargo, cuando hablamos de gigabytes, terabytes o incluso petabytes de información, junto con la necesidad de tomar decisiones en tan solo milisegundos, los humanos estamos literalmente fuera del juego.
La solución más viable es recurrir a máquinas que sean capaces de interpretar los datos, entenderlos y sacar conclusiones de manera inteligente.
Habiendo explicado todo lo anterior, podemos decir que el Big Data, es, por tanto, el combustible de la Inteligencia Artificial y por ende muy relevante para los procesos de LISA. Nos nutrimos de los datos procesados y aprendemos de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para el sector de los seguros.
¡Indaguemos más del Big data y su impacto en el próximo artículo! ¿Te parece?