Algoritmos de aprendizaje de máquina 4 que dan forma a su vida

El software es cada vez inteligente. Es un proceso lento, irregular - pero también es imparable. Uno por uno, los problemas difíciles de aprendizaje automático están cayendo a nuevas y poderosas herramientas teóricas, dejando a construir software que puede hacer algunas cosas realmente impresionantes.Cómo Intelligent Software va a cambiar su vidaCómo Intelligent Software va a cambiar su vidaSkynet viene, y que va a ser muy popular. Las nuevas tecnologías de la IA están surgiendo que la voluntad posibilidad de que la forma en que vivimos, el juego y el trabajo,Lee mas

Vídeo: Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Algunas aplicaciones, como los coches auto-conducción, son unos años de descanso. Lo que no se dan cuenta, sin embargo, es que el aprendizaje de la máquina ya está en todas partes, y que puede ejercer un sorprendente grado de influencia sobre su vida. No me creen? Puede que se sorprenda.

Vamos a empezar con un ejemplo obvio.

Recomendaciones de contenido

Cuando se navega a través de Spotify o Netflix o tienda Kindle de Amazon, algoritmos de aprendizaje automático que está viendo. Es su trabajo - que necesitan la información para darle recomendaciones, una pieza de tecnología de aprendizaje automático tan omnipresente que puede que nunca han pensado en ello.

Está en todas partes - con toda probabilidad, la mayoría de los medios de comunicación ha consumido en los últimos años ha sido seleccionado para usted por estos algoritmos.

Si se piensa en ello, este tipo de recomendación parece imposible. ¿Cómo funciona un programa de computadora sabe que va a gusta El ala oeste? se ha observado? ¿Se siente la humanidad de interpretación matizada de Martin Sheen del presidente Bartlett? Tiene que conseguir los chistes? ¿Se vagamente tiene loco por Janel Moloney?

Vídeo: El Aprendizaje De Maquinas

Vídeo: Aprende a programar desde Cero HD [Parte 1] [Español] (Algoritmos)

Como resultado, estos algoritmos hacen exactamente ninguna de estas cosas. En su lugar, se sitúan contenido basado enteramente en uso. Estos algoritmos ignoran la sustancia del contenido, y centrarse en qué tipo de gente le gusta, y lo que más les suele gustar.

Al mirar a lo que ya te gusta, el algoritmo puede averiguar cuál de sus estereotipos aprendidos que se asemejan más, y hace conjeturas muy precisos acerca de sus gustos. Te gusta The Daily Show, Cabaña en el bosque, y Castillo de naipes? Así, una gran proporción enorme de las personas en esa categoría como El ala oeste. Las probabilidades son, usted también.

Curiosamente, este enfoque previamente universal está empezando a cambiar, ya que se llega al límite de lo que puede averiguar a partir de los patrones de uso. Hay límites reales a lo que puede hacer con este tipo de algoritmo. Para principiantes - ¿cómo se alinea el contenido nuevo que no tiene vistas todavía?

También está el tema de los rendimientos decrecientes. Netflix es bueno en las recomendaciones, pero no se van a poner mucho mejor usando las técnicas existentes. En 2009, Netflix tenía una competición de un millón de dólares para encontrar una versión superior del su algoritmo de recomendación, y el ganador mejoró las recomendaciones de sólo el 10%. Desde entonces, ha habido mejoras aún más pequeño. En algún momento, la única manera de hacerlo mucho mejor sería enseñar realmente ordenadores de entender el arte.La última guía de Netflix: Todo lo que quiso saber sobre Netflix, pero se atrevió a preguntarLa última guía de Netflix: Todo lo que quiso saber sobre Netflix, pero se atrevió a preguntarAveriguar cuáles son los mejores consejos y trucos para usar Netflix en cualquier lugar, en cualquier momento. Esta guía es todo lo que necesita saber sobre el uso de Netflix.Lee mas

Por lo tanto, eso es lo que las empresas de tecnología están haciendo.

El año pasado, un interno de Spotify llamado Sander Dieleman aplica una tecnología de aprendizaje poderosa máquina denominada “aprendizaje profundo”A su base de datos, permitiendo que el programa para aprender a analizar la música. La red neuronal de forma automática - usando nada más que datos de audio en bruto - llegó a reconocer patrones distintivos en la música.Microsoft vs Google - que dirige la carrera de la Inteligencia Artificial?Microsoft vs Google - que dirige la carrera de la Inteligencia Artificial?los investigadores de inteligencia artificial están haciendo progresos tangibles, y la gente está empezando a hablar en serio de nuevo AI. Los dos titanes conducen a la especie de inteligencia artificial son Google y Microsoft.Lee mas

Una neurona de bajo nivel disparó sólo en respuesta a cantar vibrato. Más profundo en la red era una neurona que había aprendido a identificar rock cristiano. Otra despedido por chiptunes y música de ocho bits. Otra disparó sólo para Armin Van Buren. Muchos otros tenían nombre, pero todavía expresan una cierta característica significativa de la música.

Aquí está un mapa Dieleman generada de cada artista en Spotify, agrupados por su similitud entre sí.

(En serio, el blog acerca de esto es fascinante - ir leerlo).

Todas estas características juntas proporcionan motivos mucho más ricas para las recomendaciones, ya que el sistema puede recomendar canciones, no sólo por quién más les gusta, sino por sus propiedades abstractas reales. Spotify no ha laminado en esto a los consumidores, sin embargo, pero es sólo una cuestión de tiempo. Ahora mismo, conseguir el máximo rendimiento de Spotify requiere algunos trucos específicos y know-how. En el futuro, puede suceder de forma automática.Hacer mejor uso de Spotify Con estos consejos y trucosHacer mejor uso de Spotify Con estos consejos y trucosSi usted ha invertido tiempo y dinero en las listas de reproducción y una suscripción, que tiene sentido para aprender algunas de las funciones y peculiaridades menos conocidos que el cliente Spotify tiene que ofrecer. No se puede negar la ...Lee mas

Podría hacerse lo mismo para, por ejemplo, las películas?

No es fuera de la cuestión. Google ya tiene un algoritmo que puede comprender una fotografía suficientemente bien como para describirlo en Inglés con un buen grado de precisión. Google investigador Geoffrey Hinton, conocido como el “Padre de Redes Neuronales”, dijo en su Reddit AMA que él va a ser decepcionado si no tenemos un algoritmo que puede describir los acontecimientos de una película dentro de los cinco años. Ese tipo de capacidad de análisis sería una mucho de la información adicional que Netflix podría utilizar para hacer recomendaciones de películas más inteligentes.

Comercio de alta frecuencia

Otra área que no solemos pensar es en el comercio algorítmico. En 2012, la mitad de todos operaciones bursátiles fueron realizadas por los programas de ordenador. ¿Por qué? Debido a que los seres humanos son lentos. Eventos de mercado pueden suceder en una escala de tiempo de milisegundos. Los seres humanos no pueden ni siquiera interpretar la información tan rápido, y mucho menos actuar sobre ellos.Cómo comenzar a invertir en acciones, incluso si usted es un principiante totalCómo comenzar a invertir en acciones, incluso si usted es un principiante totalEntrando en el mundo de la inversión no es fácil, pero gracias a las nuevas herramientas en línea basadas en algoritmos que pueden participar incluso si usted es un principiante. Aquí están seis de los mejores.Lee mas

comercio de alta frecuencia pone esas decisiones financieras en manos de algoritmos informáticos que pueden predecir el comportamiento de las acciones, y comprar y vender en consecuencia. Mientras que carecen del juicio de los operadores humanos, su velocidad les da acceso a las oportunidades que son simplemente demasiado rápido para los seres humanos.

comercio algorítmico afecta a su vida financiera en una variedad de maneras diferentes. sus inversiones existir dentro de un mercado que prácticamente hierve de algoritmos. Cambian la dinámica de los mercados, tanto en forma positiva o negativa. Ofrecen una mayor liquidez, y una protección contra la volatilidad, pero también introducen ciertos riesgos.

comercio algorítmico ha introducido completamente nuevos tipos de delitos financieros. En 2010, un solo operador que utiliza una legión de algoritmos automatizados en un intento de manipular ilegalmente el mercado accidentalmente provocó una caída del mercado de un billón de dólares - el mercado de valores se redujo en alrededor del 9% en cuestión de minutos.

Irónicamente, el accidente se vio agravada por los algoritmos comerciales legítimas posiciones de dumping en respuesta a la caída. Debido a que muchos de ellos utilizan algoritmos similares en el momento, se alimentaban de uno al otro, creando un bucle de realimentación negativa. Aunque el mercado se recuperó rápidamente, la fluctuación asombrosa muestra hasta qué punto el control del mundo financiero que hemos cedido a estos algoritmos.

Publicidad

La publicidad es duro. Los consumidores son volubles y la necesidad de sobornar, halagada, y manipularse de ninguna manera en la compra de un producto. Hay un límite a la eficacia con la que puede manipular a la gente cuando se tiene que comunicarse con ellos en masa. Las personas son diferentes, y los mismos productos y los mensajes no será de interés para todos ellos.

No hace falta decir, la existencia de Internet y los ordenadores ha cambiado fundamentalmente el juego para los anunciantes. Ahora, los anunciantes pueden establecer claramente un mensaje a una persona específica, averiguar exactamente lo que quieren y necesitan. Para ello, se basan en algoritmos de aprendizaje automático que pueden verse en la navegación de una persona y hábitos de compra, y hacer inferencias acerca de lo que podrían comprar en el futuro.¿Usted piensa dos veces antes de estos Compras en línea Trampas antes de comprar?¿Usted piensa dos veces antes de estos Compras en línea Trampas antes de comprar?Los minoristas y los vendedores están utilizando de vanguardia psicología del comportamiento para llegar a comprar sus productos, ya sea que los necesite o no. ¿Usted sabe que usted está apuntando?Lee mas

El poder de estos algoritmos se muestra fuera de marcado efecto en el infame caso, compartida por el estadístico Objetivo Andrew Polo, en el que un gestor de destino se enfrentó a un padre airado, quejándose de que su hija adolescente estaba siendo enviado folletos de cupones diseñados para las mujeres embarazadas . El director se disculpó y el padre se fue. Cuando el gerente llamó a seguimiento, se sorprendió al oír el padre disculparse, habiendo descubierto que el software de aprendizaje de la máquina de destino era correcta: su hija estaba embarazada.

Vídeo: Let’s Write a Pipeline - Machine Learning Recipes #4

Este fue uno de los incidentes, según Polo, que causó destino para comenzar a ocultar la eficacia de sus algoritmos de aprendizaje automático. De acuerdo con Poole,

“Estamos muy conservadora sobre el cumplimiento de todas las leyes de privacidad. Pero incluso si está siguiendo la ley, se pueden hacer cosas donde la gente se mareada. [...] Entonces empezamos a mezclar en todos estos anuncios de cosas que sabía que las mujeres embarazadas no comprarían, por lo que los anuncios bebé se veía al azar. [...] Y nos dimos cuenta de que el tiempo que una mujer embarazada piensa que no ha sido espiado, que va a utilizar los cupones. Ella sólo asume que todos los demás en su bloque tiene el mismo anuncio publicitario para los pañales y cunas. Mientras que no asustarla, funciona “.

En otras palabras, los algoritmos de segmentación son tan potentes que objetivo tiene que ocultar activamente su exactitud para evitar asustar a los clientes. Estos algoritmos pueden tener un gran impacto en lo que compramos, y (cuando se usa correctamente) que son completamente invisibles.

Ranking web

Escuchamos todo el tiempo sobre las cosas que están “en tendencia,” o “que hacen saltar” o “ir viral.”En general, la gente piensa acerca de esto como un proceso orgánico. Lo que podrían pasar por alto, a primera vista, es que casi toda esta actividad que está sucediendo en un puñado de sitios web: Google, Reddit, Twitter, Tumblr y Facebook. La mayoría de estos sitios web utilizar variaciones sobre un algoritmo de aprendizaje automático para determinar lo que haces y no ven, y los algoritmos de tener un efecto poderoso en la que las historias “ir viral” y que las historias no lo hacen.5 cosas sorprendentes que aprende observando Un mensaje Ir viral en Tumblr5 cosas sorprendentes que aprende observando Un mensaje Ir viral en TumblrImagine su sorpresa cuando se despierta una mañana para encontrar que algo que hiciste ha ido viral. Usted puede aprender mucho acerca de cómo se comporta el contenido en Tumblr observando el proceso viral se desarrollan.Lee mas

Para la mayoría de estos sitios, los algoritmos que utilizan a los contenidos son propiedad de rango - un secreto comercial.

En el caso de Reddit, el algoritmo utilizado para controlar qué mensajes llegan a la portada son atrozmente complicado, en un intento fallido extremadamente para que sea más difícil de juego. Lo mismo ocurre con Twitter y Google. Todo esto es un poco alarmante, porque esto puede importar mucho.

Según el psicólogo Roger Epstein, la elección del algoritmo PageRank de Google de podría determinar por sí solo el resultado de más de un cuarto de las elecciones presidenciales en todo el mundo. Eso es un mucho del poder en manos de una pieza de software.

Aprender a amar los Algoritmos

La lección para llevar de todo esto no es el pánico. Hemos estado ceder el poder a los robots desde hace un tiempo - y, con algunas excepciones, el mundo todavía parece ir bastante bien. Hay pocas razones para abastecerse de alimentos enlatados y escopetas por el momento.

Sin embargo, no vale la pena ser conscientes del grado en que estos algoritmos influyen en su vida. Intereses de quién están representando? Son sus opciones tan libre como se sienten?

¿Qué piensas? Es raro este software? ¿Interesante? Háganos saber en los comentarios!