¿Cuáles son los temas candentes en el aprendizaje automático en 2016?

Tema candente para proyectos y tesis – Machine Learning

Machine Learning es un nuevo campo de tendencias en estos días y es una aplicación de inteligencia artificial. El aprendizaje automático utiliza ciertos algoritmos estadísticos para hacer que las computadoras funcionen de una manera determinada sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos reciben un valor de entrada y predicen una salida para esto mediante el uso de ciertos métodos estadísticos. El objetivo principal del aprendizaje automático es crear máquinas inteligentes que puedan pensar y funcionar como seres humanos. Hablando de proyectos y tesis de M.Tech , el aprendizaje automático es un tema candente para elegir.

• ¿Por qué el Servicio Meteorológico Nacional no usa inteligencia artificial para predecir el clima?
• ¿Hay alguna investigación en ingeniería neuronal en relación con la inteligencia artificial?
• ¿Debo obtener un doctorado en CV / robótica / IA de CMU, Stanford o U Wash?
• ¿Sería útil una IA que detecte noticias falsas?
• Si se supone que la IA salvará a los humanos al predecir sus acciones futuras, ¿pueden evitar que hagamos ciertas cosas en la vida (por el bien común) y hasta qué punto (Ej: aceptar un no por respuesta, cuando somos tercos y queremos esquiar) en hielo delgado)?

¿Por qué?

Porque es una nueva tecnología emergente y la mayoría de las personas no son conscientes de esta tecnología. Con su trabajo de investigación, puede presentar algunos postulados interesantes de este concepto. Puede obtener orientación de tesis o asistencia para proyectos en este tema de un experto.

Entonces, comencemos con el aprendizaje automático.

Ante todo…

¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que brinda a los sistemas la capacidad de aprender automáticamente y mejorarse a sí mismos a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente o sin la intervención humana. Su objetivo principal es hacer que las computadoras aprendan automáticamente de la experiencia.

Requisitos para crear buenos sistemas de aprendizaje automático

Entonces, ¿qué se requiere para crear tales sistemas de aprendizaje automático? Los siguientes son los elementos necesarios para crear dichos sistemas de aprendizaje automático:

• Datos: se requieren datos de entrada para predecir la salida.
• Algoritmos: el aprendizaje automático depende de ciertos algoritmos estadísticos para determinar patrones de datos.
• Automatización: es la capacidad de hacer que los sistemas funcionen automáticamente.
• Iteración: el proceso completo es iterativo, es decir, la repetición del proceso.
• Escalabilidad: la capacidad de la máquina se puede aumentar o disminuir en tamaño y escala.
• Modelado: los modelos se crean según la demanda del proceso de modelado.

Métodos de aprendizaje automático

Los métodos de aprendizaje automático se clasifican en ciertas categorías. Estos son:

• Aprendizaje supervisado: en este método, se proporcionan entradas y salidas a la computadora junto con comentarios durante la capacitación. También se analiza la precisión de las predicciones de la computadora durante el entrenamiento. El objetivo principal de esta capacitación es hacer que las computadoras aprendan a mapear la entrada a la salida.
• Aprendizaje no supervisado: en este caso, no se brinda dicha capacitación, dejando que las computadoras encuentren la salida por sí mismas. El aprendizaje no supervisado se aplica principalmente a datos transaccionales. Se utiliza en tareas más complejas. Utiliza otro enfoque de iteración conocido como aprendizaje profundo para llegar a algunas conclusiones.
• Aprendizaje de refuerzo: este tipo de aprendizaje utiliza tres componentes, a saber: agente, entorno, acción. Un agente es el que percibe su entorno, un entorno es aquel con el que un agente interactúa y actúa en ese entorno. El objetivo principal en el aprendizaje por refuerzo es encontrar la mejor política posible.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático hace uso de procesos similares a los de la minería de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático se describen en términos de la función objetivo (f) que asigna la variable de entrada (x) a una variable de salida (y). Esto se puede representar como:

y = f (x)

También hay un error e que es independiente de la variable de entrada x. Así, la forma más generalizada de la ecuación es:

y = f (x) + e

En la máquina, el mapeo de xay se realiza para predicciones. Este método se conoce como modelado predictivo para hacer predicciones más precisas. Hay varios supuestos para esta función.

Beneficios del aprendizaje automático

Todo depende del aprendizaje automático. Descubra cuáles son los beneficios del aprendizaje automático.

• La toma de decisiones es más rápida: el aprendizaje automático proporciona los mejores resultados posibles al priorizar los procesos rutinarios de toma de decisiones.
• Adaptabilidad: el aprendizaje automático proporciona la capacidad de adaptarse rápidamente a los nuevos entornos cambiantes. El entorno cambia rápidamente debido al hecho de que los datos se actualizan constantemente.
• Innovación: el aprendizaje automático utiliza algoritmos avanzados que mejoran la capacidad general de toma de decisiones. Esto ayuda a desarrollar servicios y modelos empresariales innovadores.
• Insight: el aprendizaje automático ayuda a comprender patrones de datos únicos y se basa en qué acciones específicas se pueden tomar.
• Crecimiento empresarial: con el aprendizaje automático, el proceso empresarial general y el flujo de trabajo serán más rápidos y, por lo tanto, esto contribuiría al crecimiento y la aceleración empresarial general.
• El resultado será bueno: con el aprendizaje automático, la calidad del resultado mejorará con menores posibilidades de error.

Ramas del aprendizaje automático

Teoría del aprendizaje computacional: la teoría del aprendizaje computacional es un subcampo del aprendizaje automático para estudiar y analizar los algoritmos del aprendizaje automático. Es más o menos similar al aprendizaje supervisado.

Aprendizaje automático adverso: el aprendizaje automático adverso se ocupa de la interacción del aprendizaje automático y la seguridad informática. El objetivo principal de esta técnica es buscar métodos más seguros en el aprendizaje automático para evitar cualquier forma de spam y malware. Funciona en los siguientes tres principios:

• Encontrar vulnerabilidades en algoritmos de aprendizaje automático.
• Diseño de estrategias para verificar estas vulnerabilidades potenciales.
• Implementando estas medidas preventivas para mejorar la seguridad de los algoritmos.

Aprendizaje automático cuántico: esta área del aprendizaje automático se ocupa de la física cuántica. En este algoritmo, el conjunto de datos clásico se traduce en una computadora cuántica para el procesamiento de información cuántica. Utiliza el algoritmo de búsqueda de Grover para resolver problemas de búsqueda no estructurados.

Análisis predictivo: el análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas de modelado de datos, aprendizaje automático y minería de datos para analizar datos actuales e históricos para predecir el futuro. Extrae información de los datos dados. La gestión de relaciones con el cliente (CRM) es la aplicación común del análisis predictivo.

Aprendizaje de robots: esta área se ocupa de la interacción del aprendizaje automático y la robótica. Emplea ciertas técnicas para hacer que los robots se adapten al entorno a través de algoritmos de aprendizaje.

Inducción gramatical: es un proceso en el aprendizaje automático para aprender gramática formal de un conjunto dado de observaciones para identificar las características del modelo observado. La inducción gramatical se puede hacer a través de algoritmos genéticos y algoritmos codiciosos.

Meta-aprendizaje: en este proceso, los algoritmos de aprendizaje se aplican a los metadatos y se ocupa principalmente de los algoritmos de aprendizaje automático.

Las mejores herramientas de aprendizaje automático

Aquí hay una lista de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para desarrolladores:

1. ai-one: es una herramienta muy buena que proporciona un kit de desarrollo de software para que los desarrolladores implementen inteligencia artificial en una aplicación.
2. Protege: es un marco y editor gratuito y de código abierto para construir sistemas inteligentes con el concepto de ontología. Permite a los desarrolladores crear, cargar y compartir aplicaciones.
3. IBM Watson: es un sistema de respuesta a preguntas de API abierta que responde las preguntas formuladas en lenguaje natural. Tiene una colección de herramientas que pueden ser utilizadas por los desarrolladores y en los negocios.
4. DiffBlue: es otra herramienta de inteligencia artificial cuyo objetivo principal es localizar errores, errores y corregir debilidades en el código. Todas esas cosas se hacen a través de la automatización.
5. TensorFlow: es una biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático. TensorFlow proporciona una biblioteca de cálculos numéricos junto con documentación, tutoriales y otros recursos de soporte.
6. Servicios web de Amazon: Amazon lanzó kits de herramientas para desarrolladores junto con aplicaciones que van desde la interpretación de imágenes hasta el reconocimiento facial.
7. OpenNN: es una biblioteca de código abierto y de alto rendimiento para análisis avanzados y está escrita en lenguaje de programación C ++. Implementa redes neuronales. Tiene muchos tutoriales y documentación junto con una herramienta avanzada conocida como Neural Designer.
8. Apache Spark: es un marco para el procesamiento de datos a gran escala. También proporciona una herramienta de programación para el aprendizaje profundo en varias máquinas.
9. Caffe: es un marco para el aprendizaje profundo y se utiliza en diversas aplicaciones industriales en el área del habla, la visión y la expresión.
10. Veles: es otra plataforma de aprendizaje profundo escrita en lenguaje C ++ y utiliza el lenguaje python para la interacción entre los nodos.

Aplicaciones de aprendizaje automático

Las siguientes son algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático:

• Servicios cognitivos
• Servicios médicos
• Procesamiento de lenguaje
• Administración de Empresas
• Reconocimiento de imagen
• Detección de rostro
• Videojuegos
• Visión por computador
• Reconocimiento de patrones

Aprendizaje automático en bioinformática

El término bioinformático es una combinación de dos términos bio, informática. Bio significa relacionado con biología e informática significa información. Por lo tanto, la bioinformática es un campo que se ocupa del procesamiento y la comprensión de los datos biológicos utilizando un enfoque computacional y estadístico. Machine Learning tiene una serie de aplicaciones en el área de la bioinformática. Machine Learning encuentra su aplicación en los siguientes subcampos de bioinformática:

Genómica: la genómica es el estudio del ADN de los organismos. Los sistemas de Machine Learning pueden ayudar a encontrar la ubicación de los genes que codifican proteínas en una estructura de ADN. La predicción de genes se realiza mediante dos tipos de búsquedas nombradas como extrínsecas e intrínsecas. El aprendizaje automático se utiliza en problemas relacionados con la alineación del ADN.

Proteómica: la proteómica es el estudio de proteínas y aminoácidos. La proteómica se aplica a problemas relacionados con proteínas como la predicción de cadenas laterales de proteínas, el modelado de proteínas y la predicción de mapas de proteínas.

Microarrays: los microarrays se utilizan para recopilar datos sobre grandes materiales biológicos. El aprendizaje automático puede ayudar en el análisis de datos, la predicción de patrones y la inducción genética. También puede ayudar a encontrar diferentes tipos de cáncer en los genes.

Biología del sistema: se ocupa de la interacción de los componentes biológicos en el sistema. Estos componentes pueden ser ADN, ARN, proteínas y metabolitos. Ayuda de Machine Learning para modelar estas interacciones.

Minería de texto: ayuda del aprendizaje automático en la extracción de conocimiento a través de técnicas de procesamiento de lenguaje natural.

Aprendizaje profundo

Deep Learning es parte del aprendizaje automático de campo más amplio y se basa en el aprendizaje de representación de datos. Se basa en la interpretación de la red neuronal artificial. El algoritmo de aprendizaje profundo utiliza muchas capas de procesamiento. Cada capa utiliza la salida de la capa anterior como una entrada para sí misma. El algoritmo utilizado puede ser un algoritmo supervisado o un algoritmo no supervisado. Deep Learning está desarrollado principalmente para manejar mapeos complejos de entrada y salida. Es otro tema candente para la tesis y el proyecto de M.Tech junto con el aprendizaje automático.

Red neuronal profunda

Deep Neural Network es un tipo de red neuronal artificial con múltiples capas que están ocultas entre la capa de entrada y la capa de salida. Este concepto se conoce como jerarquía de características y tiende a aumentar la complejidad y la abstracción de datos. Esto le da a la red la capacidad de manejar conjuntos de datos muy grandes y de alta dimensión que tienen millones de parámetros. El procedimiento de las redes neuronales profundas es el siguiente:

1. Considere algunos ejemplos de un conjunto de datos de muestra.
2. Calcular error para esta red.
3. Mejore el peso de la red para reducir el error.
4. Repite el procedimiento.

Aplicaciones de aprendizaje profundo

Estas son algunas de las aplicaciones de Deep Learning:

• Reconocimiento automático de voz
• Reconocimiento de imagen
• Procesamiento natural del lenguaje
• Toxicología
• Gestión de la relación con el cliente
• Bioinformática
• La publicidad móvil

Ventajas del aprendizaje profundo

Deep Learning ayuda a resolver ciertos problemas complejos con alta velocidad que antes se dejaban sin resolver. Deep Learning es muy útil en aplicaciones del mundo real. Las siguientes son algunas de las principales ventajas del aprendizaje profundo:

• Elimina costos innecesarios : Deep Learning ayuda a eliminar costos innecesarios al detectar defectos y errores en el sistema.
• Identifica defectos que de otro modo serían difíciles de detectar: Deep Learning ayuda a identificar defectos que no se pueden rastrear en el sistema.
• Puede inspeccionar formas y patrones irregulares: Deep Learning puede inspeccionar formas y patrones irregulares que es difícil de detectar por el aprendizaje automático.

De esta introducción, debe haber sabido por qué este tema se llama tan candente para sus tesis y proyectos de M.Tech. Esta fue solo la introducción básica del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Hay más para explorar en estos campos. Conocerá más una vez que comience a investigar sobre este tema para su tesis de M.Tech. Puede obtener asistencia y orientación sobre este tema de expertos especializados en este campo.