Hoy en día, las herramientas de inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático, se han vuelto populares en el campo del análisis empresarial. Es por ello, que un aspecto importante a la hora de expandir tu negocio, es el aprendizaje automático, ya que, te ayuda a mejorar las operaciones comerciales y la escalabilidad productiva. Así que, veamos cómo mejorar el aprendizaje automático.
Una técnica eficiente
En la actualidad, se están utilizando potentes modelos de aprendizaje automático para ayudarte a abordar problemas difíciles. Como la identificación de enfermedades en imágenes médicas o la detección de obstáculos en la carretera para vehículos autónomos.
Sin embargo, los modelos de aprendizaje automático pueden cometer errores, por lo que en entornos de alto riesgo, es fundamental que como humano, sepas cuándo confiar en las predicciones de un modelo.
Ahora, la cuantificación de la incertidumbre, es una herramienta que mejora la confiabilidad de un modelo. Donde el modelo produce una puntuación junto con la predicción que expresa un nivel de confianza de que la predicción es correcta. Si bien, la cuantificación de la incertidumbre puede ser útil, los métodos existentes generalmente requieren volver a entrenar todo el modelo para darle esa capacidad.
Entonces, el entrenamiento consiste en mostrarle a un modelo, millones de ejemplos para que pueda aprender una tarea. Así que, el reentrenamiento requiere millones de entradas de datos nuevos, que pueden ser costosos y difíciles de obtener, y también consumen enormes cantidades de recursos informáticos.
Frente a este escenario, los investigadores del MIT y del MIT-IBM Watson AI Lab, ahora han desarrollado una técnica que permite que un modelo realice una cuantificación de la incertidumbre más efectiva.
Y lo mejor, utilizando muchos menos recursos informáticos que otros métodos y sin datos adicionales. Donde su técnica, que no requiere que vuelvas a entrenar o modificar un modelo, es lo suficientemente flexible para muchas aplicaciones.
Más detalles…
Por su parte, la técnica implica la creación de un modelo complementario más simple, que ayude al modelo original de aprendizaje automático a estimar la incertidumbre. Además, este modelo más pequeño, está diseñado para identificar diferentes tipos de incertidumbre, lo que puede ayudarte como investigador, a profundizar en la causa raíz de las predicciones inexactas.
De esta forma, Maohao Shen, estudiante de posgrado en Ingeniería Eléctrica e Informática y autor principal de un artículo sobre esta técnica dice:
“La cuantificación de la incertidumbre es esencial tanto para los desarrolladores como para los usuarios de modelos de aprendizaje automático. Los desarrolladores pueden utilizar medidas de incertidumbre para ayudar a desarrollar modelos más sólidos, mientras que para los usuarios, puede agregar otra capa de confianza y confiabilidad al implementar modelos en el mundo real. Nuestro trabajo, conduce a una solución más flexible y práctica para la cuantificación de la incertidumbre”
Finalmente, en la cuantificación de la incertidumbre, un modelo de aprendizaje automático, genera una puntuación numérica con cada salida para reflejar su confianza en la precisión de esa predicción.
Como ves, los métodos existentes, a veces tienen la consecuencia no deseada de degradar la calidad de las predicciones del modelo.
¡Ya lo sabes!