En tiempos actuales el uso de inteligencia artificial ha aterrizado con gran magnitud que se está convirtiendo en una tecnología estándar. Al igual que el desarrollo de software, la programación orientada a objetos y frameworks emergentes, llegará un momento en que no necesitaremos construir todo desde cero y nuestro enfoque en desarrollo de sistemas inteligentes se enfocará en promover y mejorar ideas.

Machine Learning

Conocido en nuestro lenguage como Aprendizaje Automático es una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial que brinda a un sistema la posibilidad de aprender automáticamente y mejorar su experiencia sin necesidad de una programación planificada. El proceso de aprendizaje empieza con observaciones o datos, los cuales se manifiestan en ejemplos, experiencias directas o instrucciones para buscar patrones en los datos y mejorar la toma de decisiones en el futuro basado en los ejemplos brindados.

Algoritmos

Existen algoritmos supervisados y no supervisados de aprendizaje automatizado, los cuales significan: algoritmos con datos etiquetados o no etiquetados. Esto se traduce a lo que nuestro cerebro comúnmente hace, toma datos conocidos (etiquetados) y evalua sus resultados en base a experiencias conocidas (etiquetadas) para brindar una respuesta. En algunas ocasiones el resultado obtenido se compara con una salida deseada correcta. Esta última premisa describe al algoritmo supervisado.

Masividad de datos

Estos algoritmos buscan optimizar el tratamiento masivo de datos, para ello necesitarán tiempo y recursos para capacitarlo apropiadamente. Tras ello obtendremos resultados más rápidos y más precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos. La combinación de Machine Learning y tecnologías cognitivas harán que sea más efectivo el procesamiento de grandes volúmenes de información.

Consejo audit

Como hemos podido leer, las palabras capacitación y entrenamiento son claves en el aprendizaje automático. Necesitamos construir el algoritmo que reciba y almacene nueva información para que ayude a madurar la experiencia y tome mejores decisiones en el futuro. El entendimiento del funcionamiento de una neurona es vital para gestionar este tipo de sistemas. En audit construimos algoritmos que permitan agilizar la detección de fraudes informáticos.