Aprendizaje automático ultraveloz para procesar grandes cantidades de datos

La inteligencia artificial (y en especial la modalidad conocida como ‘Aprendizaje automático’ o Machine Learning), viven su momento de máximo esplendor. La labor de investigación desarrollada en este campo en los últimos años, unida a la enorme potencia de cálculo alcanzada por los ordenadores y la ingente cantidad de datos disponible para entrenar los algoritmos, ha revolucionado nuestras vidas y todos los sectores de la economía.

Nada de ello habría sido posible sin la curiosidad y el esfuerzo de la comunidad científica, que a lo largo de las últimas décadas ha contribuido a la progresiva sofisticación de las técnicas de aprendizaje automático, un área de investigación cada vez más precisa, que permite entrenar a las máquinas para que resuelvan problemas muy diversos sin programarlas específicamente para ello.

Las estrategias propuestas para lograrlo son muchas; una de las más conocidas y potentes hoy en día son las denominadas ‘Máquinas de Vectores de Soporte’ (Support Vector Machines, SVM), creadas por Isabelle Guyon, Bernhard Schölkopf y Vladimir Vapnik en la década de los 90.

Fuente: NCYT