¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la informática que se enfoca en otorgarle a la IA la capacidad de aprender tareas.

Gracias al aprendizaje automático, pueden cambiar el mundo del mañana con su ayuda. Leer más Esto incluye desarrollar habilidades sin que los programadores codifiquen explícitamente la IA para hacer estas cosas. En cambio, la IA es capaz de usar datos para enseñarse a sí misma.

Los programadores logran esto a través de algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos son los modelos en los que se basa un comportamiento de aprendizaje de IA. Los algoritmos, junto con los conjuntos de datos de entrenamiento, permiten a la IA aprender.

Un algoritmo generalmente proporciona un modelo que una IA puede usar para resolver un problema. Por ejemplo, aprender a identificar imágenes de gatos frente a perros. La IA aplica el modelo establecido por el algoritmo a un conjunto de datos que incluye imágenes de gatos y perros. Con el tiempo, la IA aprenderá cómo identificar gatos de perros de manera más precisa y sencilla, sin aportes humanos.

El aprendizaje automático mejora la tecnología, como los motores de búsqueda, los dispositivos domésticos inteligentes, los servicios en línea y las máquinas autónomas. Es así como Netflix sabe qué películas es más probable que disfruten y cómo los servicios de transmisión de música pueden recomendar listas de reproducción.

7 veces cuando el aprendizaje de la máquina salió mal

1. Errores de resultados de búsqueda de imágenes de Google

La búsqueda de Google ha hecho que navegar por la web sea mucho más fácil. El algoritmo del motor tiene en cuenta una variedad de cosas al generar resultados, como palabras clave y tasa de rebote. Pero el algoritmo también aprende del tráfico de usuarios, lo que puede causar problemas en la calidad de los resultados de búsqueda.

En ninguna parte es esto más evidente que en los resultados de la imagen. Dado que es más probable que las páginas que reciben mucho tráfico muestren sus imágenes, las historias que atraen a un gran número de usuarios, incluido clickbait, a menudo tienen prioridad.

Por ejemplo, los resultados de la búsqueda de imágenes para los campamentos de ocupantes ilegales en Sudáfrica “causaron controversia cuando se descubrió que predominaban los sudafricanos blancos. Esto es a pesar de las estadísticas que muestran que la gran mayoría de las personas que viven en viviendas informales, como las chozas, son sudafricanos negros.

Los factores utilizados en el algoritmo de Google también significan que los usuarios de Internet pueden manipular los resultados. Por ejemplo, una campaña de usuarios influyó en los resultados de la búsqueda de imágenes de Google en la medida en que la búsqueda del término idiota “muestra imágenes del presidente de los EE. UU. Donald Trump.

2. Microsoft Bot se convirtió en un nazi

Confíe en Twitter para corromper un chatbot de aprendizaje automático bien intencionado. Esto es lo que ocurrió un día después del lanzamiento del ahora famoso chatbot Tay de Microsoft.

Tay imitó los patrones de lenguaje de una adolescente y aprendió a través de sus interacciones con otros usuarios de Twitter. Sin embargo, se convirtió en uno de los errores más infames de la IA cuando comenzó a compartir declaraciones nazis e insultos raciales. Resulta que los trolls habían usado el aprendizaje automático de la IA contra él, inundándolo con interacciones cargadas de intolerancia. No mucho después, Microsoft desconectó a Tay para siempre.

3. Problemas de reconocimiento facial de la IA

Reconocimiento facial La IA a menudo aparece en los titulares por razones erróneas, como historias sobre el reconocimiento facial y problemas de privacidad. Pero esta IA también causó grandes preocupaciones al tratar de reconocer a las personas de color.

En 2015, los usuarios descubrieron que Google Photos estaba clasificando a algunos negros como gorilas. En 2018, una investigación realizada por la ACLU que mostró que el software de identificación de Amazon Rekognition identificó a 28 miembros del Congreso de los EE. UU. Como sospechosos de la policía, con falsos positivos que afectan de manera desproporcionada a las personas de color.

Otro incidente involucró el software Face ID de Apple ¿Comprar un iPhone X? ¿La identificación de la cara podría hacerte reconsiderar la compra de un iPhone X? Face ID podría hacerle reconsiderar La característica más notable del iPhone X es el sistema de desbloqueo del dispositivo Face ID. ¿Pero qué tan seguro es? ¿Tendrá Apple acceso a una enorme base de datos de caras de todos? Leer más identifica incorrectamente a dos mujeres chinas diferentes como la misma persona. Como resultado, el colega del propietario del iPhone X podría desbloquear el teléfono.

Mientras tanto, la investigadora del MIT, Joy Buolamwini, recuerda que a menudo necesita usar una máscara blanca mientras trabaja en la tecnología de reconocimiento facial para que el software la reconozca. Para resolver problemas como este, Buolamwini y otros profesionales de TI están llamando la atención sobre el problema y la necesidad de conjuntos de datos más inclusivos para la capacitación en IA.

4. Deepfakes utilizados para engaños

Mientras que las personas han usado Photoshop durante mucho tiempo para crear imágenes de engaño, el aprendizaje automático lleva esto a un nuevo nivel. El software como FaceApp le permite intercambiar los temas de un video a otro.

Pero muchas personas explotan el software para una variedad de usos maliciosos, incluida la superposición de caras de celebridades en videos para adultos o la generación de videos de engaños. Mientras tanto, los usuarios de Internet han ayudado a mejorar la tecnología para que sea cada vez más difícil distinguir videos reales de falsos. Como resultado, esto hace que este tipo de IA sea muy poderoso en términos de difundir noticias falsas y engaños. Facebook ofrece consejos para ayudarle a detectar noticias falsas Facebook ofrece consejos para ayudarlo a detectar noticias falsas Si bien Facebook no produce noticias falsas, al menos En parte responsable de su difusión. Es por eso que ahora ofrece consejos para ayudarte a detectar noticias falsas antes de que se propaguen.

5. El ascenso de los bots de Twitter

Los robots de Twitter se crearon originalmente para automatizar cosas como las respuestas de servicio al cliente para las marcas. Pero la tecnología es ahora una causa importante de preocupación. De hecho, la investigación ha estimado que hasta 48 millones de usuarios en Twitter son en realidad bots de IA.

En lugar de simplemente usar algoritmos para seguir ciertos hashtags o responder a las consultas de los clientes, muchas cuentas de bot intentan imitar a personas reales. Estas “personas” promueven engaños y ayudan a que las noticias falsas se vuelvan virales.

Una ola de robots de Twitter incluso influyó en la opinión pública hasta cierto punto sobre el Brexit y las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos. El mismo Twitter admitió que descubrió alrededor de 50,000 bots de fabricación rusa que publicaron sobre las elecciones.

Los bots continúan plagando el servicio, difundiendo desinformación. El problema es tan grande que incluso afecta la valoración de la empresa.

6. Los empleados dicen que Amazon AI decidió contratar hombres es mejor

En octubre de 2018, Reuters informó que Amazon tuvo que desechar una herramienta de reclutamiento de trabajo después de que la IA del software decidiera que los candidatos masculinos eran preferenciales.

Los empleados que deseaban permanecer en el anonimato se presentaron para contarle a Reuters sobre su trabajo en el proyecto. Los desarrolladores querían que la IA identificara a los mejores candidatos para un trabajo en función de sus CV. Sin embargo, las personas involucradas en el proyecto pronto notaron que la IA penalizaba a las candidatas. Explicaron que la IA utilizaba los CV de la última década, la mayoría de los cuales eran de hombres, como su conjunto de datos de entrenamiento.

Como resultado, la IA comenzó a filtrar los CV en función de la palabra clave mujeres “. La palabra clave apareció en el CV en actividades como la capitana del club de ajedrez femenino ”. Mientras que los desarrolladores modificaron la IA para evitar esta penalización de los currículos de las mujeres, Amazon finalmente desechó el proyecto.

7. Contenido inapropiado en YouTube Kids

YouTube Kids tiene muchos videos tontos y caprichosos destinados a entretener a los niños. Pero también tiene un problema de videos spam que manipulan el algoritmo de la plataforma.

Estos videos están basados ​​en etiquetas populares. Dado que los niños pequeños no son espectadores muy exigentes, los videos basura que utilizan estas palabras clave atraen millones de visitas. AI genera automáticamente algunos de estos videos utilizando elementos de animación de stock, basados ​​en etiquetas de tendencias. Incluso cuando los videos están hechos por animadores, sus títulos se generan específicamente para el relleno de palabras clave.

¿Por qué seguimos preocupados por las mujeres en la ciencia?

¿Por qué seguimos preocupados por las mujeres en la ciencia?

Todavía no hemos resuelto los problemas que mantuvieron a las mujeres fuera de la ciencia hace décadas.

El 14 de enero de 2005, Sue Rosser, uno de los coautores de este artículo, fue un orador invitado en una conferencia de la Oficina Nacional de Investigación Económica en la Universidad de Harvard.

El mismo día, el economista Lawrence Summers, quien entonces era presidente de Harvard, pronunció su discurso ahora infame en la conferencia sobre por qué las instituciones de élite tienen tan pocas mujeres científicas e ingenieros en sus facultades. Sus comentarios alimentaron un debate nacional sobre las mujeres y la ciencia.

¿Por qué no se ha resuelto la cuestión de las mujeres en la ciencia después de años de debate y la inversión de millones de dólares federales y de fundaciones en programas que alientan a las mujeres a ingresar a la ciencia y la ingeniería?

Tendencias ocultas

Durante las últimas tres décadas, el porcentaje general de mujeres que se graduaron en ciencias, tecnología, ingeniería mecatrónica y matemáticas, conocidas colectivamente como las disciplinas STEM, ha aumentado dramáticamente.

La National Science Foundation (NSF) informó en 2007 sobre Mujeres, Minorías y Personas con Discapacidades en Ciencias en Ingeniería que en 2004, las mujeres obtuvieron 57.6 por ciento de los títulos de licenciatura en todos los campos y el 59.1 por ciento de todos los títulos de maestría.

A partir de 2000, las mujeres también obtuvieron más títulos de licenciatura en ciencias e ingeniería, aunque obtuvieron solo el 43.6 por ciento de los títulos de maestría en esos campos.

En 2004, las mujeres obtuvieron el 60 por ciento de los doctorados en campos distintos a la ciencia y la ingeniería, pero solo el 44 por ciento de los doctorados en ciencia e ingeniería recibidos por ciudadanos de los Estados Unidos y residentes permanentes.

Los datos agregados también ocultan la gran variación en la participación de las mujeres en los campos STEM. La NSF informa que, en general, las mujeres obtienen la mayoría de los títulos de licenciatura en campos distintos a la ciencia y la ingeniería, como humanidades, educación y bellas artes, y en los campos de la ciencia y la ingeniería de la psicología, las ciencias sociales y las ciencias biológicas. Los hombres obtienen la mayoría de los títulos en ciencias de la computación; ciencias terrestres, atmosféricas y oceánicas; matemáticas y estadística; Ciencias fisicas; e ingeniería.

A nivel de maestría, las mujeres obtuvieron la mayoría de los títulos en 2004 en campos que incluyen ciencias biológicas, psicología y ciencias sociales. Las mujeres obtuvieron menos de la mitad de las maestrías en ciencias de la computación; ciencias terrestres, atmosféricas y oceánicas; matemáticas y estadística; Ciencias fisicas; e ingeniería.

A nivel de doctorado, las mujeres obtuvieron menos de la mitad de los títulos de ciencia e ingeniería en 2004 en todos los campos, excepto en psicología y algunas ciencias sociales, como la antropología, la historia de la ciencia y la sociología. Las mujeres obtuvieron el 46,3 por ciento de los doctorados en ciencias biológicas. Desafortunadamente, el número de puestos disponibles en las ciencias sociales y de la vida es constante o decreciente, y el financiamiento federal es relativamente limitado, lo que lleva a una competencia intensa. Según el informe de la NSF de 2007, las mujeres obtuvieron menos de un tercio de los doctorados en ciencias informáticas; ciencias terrestres, atmosféricas y oceánicas; matemáticas y estadística; Ciencias fisicas; e ingeniería.

En resumen, en muchas de las ciencias sociales y de la vida, las mujeres han alcanzado la paridad en los porcentajes de los títulos recibidos. En otras áreas, como las geociencias, las matemáticas y las ciencias físicas, los porcentajes de mujeres siguen aumentando pero no se han acercado a la paridad. En ingeniería y ciencias de la computación, los campos STEM de más rápido crecimiento con la mayor demanda de mano de obra, los porcentajes de mujeres han alcanzado una meseta o han disminuido en la última década.

¿Es simplemente una cuestión de tiempo hasta que el mayor número de mujeres que se gradúan en ciencias e ingeniería se traduzca en más profesoras en las universidades de élite? ¿O el porcentaje de mujeres entre los profesores de ciencias e ingeniería en las instituciones de investigación de élite se mantendrá constante en un 10 por ciento, como lo ha hecho en las últimas cinco décadas? ¿Qué diferencia hay si las mujeres continúan sintiéndose menos atraídas inicialmente por algunas áreas de la ciencia y la tecnología, si abandonan la fuerza laboral científica o si nunca alcanzan puestos de alto nivel y liderazgo en instituciones académicas de élite?

Barreras

Muchas de las mujeres que obtienen maestrías en ciencias e ingeniería y se incorporan a la fuerza laboral se van poco después de comenzar el empleo académico. Lo hacen porque ciertos obstáculos les impiden permanecer en el campo o alcanzar su máximo potencial como profesionales en el mundo académico. Algunas de estas barreras son nuevas, pero las entrevistas que Rosser realizó con mujeres científicas en un documento de 2004 que se conserva hace treinta años, aparecen hoy en un lenguaje, comportamientos y estructuras algo diferentes.

La investigación debe investigarse y resumirse imparcialmente sobre la base de los hechos, no retorcerse para adaptarse a las agendas políticas de la gente. Pero con una proporción de diez a uno de liberales a conservadores en el mundo académico, supongo que no debería esperar lo contrario de la Asociación Americana de Profesores Universitarios. Personalmente soy un liberal, pero es obvio que nuestra falta de representación está sesgando la forma en que evaluamos la evidencia cuando incluso las piezas pirateadas como este artículo pueden llegar a publicarse.

7 Beneficios de un MBA en línea

Después de adquirir alguna experiencia en el mundo de la gestión empresarial, es común querer avanzar en su educación para ascender en la carrera profesional.

Para muchas personas, esto significa obtener un MBA. Pero en el pasado, era más difícil obtener este codiciado grado debido a la necesidad de asistir a clases en persona.

maestría en administración hospitalaria

En estos días, el camino para recibir un título en negocios avanzados es más fácil que nunca. Hay cientos de programas de MBA en línea acreditados que ofrecen cursos 100% en línea.

Muchos de estos programas de negocios pueden ofrecerle la educación avanzada que necesita desde la comodidad de su hogar y, en algunos casos, incluso puede obtener el título en menos de 18 meses.

¿Es un MBA en línea para usted? Considere estos siete beneficios y haga la llamada:

1. Flexible

La mayoría de las personas que eligen un MBA en línea lo hacen en parte debido a la flexibilidad. Los adultos que trabajan generalmente deben equilibrar cuidadosamente sus responsabilidades laborales y familiares, al mismo tiempo que intentan avanzar en la carrera profesional.

2. Asequible

Para los estudiantes con un presupuesto limitado, no hay duda de las preocupaciones sobre el costo de la matrícula de MBA. Pero los MBA en línea pueden proporcionarle un gran valor cuando se trata de dinero.

Hay programas en línea disponibles hoy por $ 5000 o $ 10,000 por año. Al mismo tiempo, también es posible gastar $ 50,000 por año. Por eso es importante hacer tus compras con cuidado.

3. Tecnología

Los MBA en línea ofrecen un plan de estudios de alta calidad para los estudiantes de todo el país y el mundo. Por lo tanto, el programa de MBA en línea típico está a la vanguardia de la tecnología empresarial.

La tecnología de aprendizaje de la escuela de negocios en línea ofrece grandes ventajas a los estudiantes de MBA.

Las actuales plataformas de MBA en línea como Adobe y ANGEL hacen que el aprendizaje en línea sea más efectivo e interactivo.

4. diverso

Los MBA en línea de hoy son altamente adaptables a muchas necesidades y antecedentes. Si es valioso para usted aprender de una variedad de personas, ir con un MBA en línea podría ser una excelente opción.

5. Global

Los programas de MBA en línea han crecido dramáticamente en prestigio en los últimos 10 años.

Una de las razones es que muchos se esfuerzan por atraer a la mayor cantidad posible de estudiantes internacionales fuertes.

Algunos de los mejores programas de MBA en línea ofrecen una variedad de programas de inmersión en negocios internacionales.

Algunas escuelas incluso han establecido campus satélites en otros países.

6. Elección

Si ha estudiado un MBA tradicional en su área, puede elegir entre una o dos universidades. Cuando elige un MBA en línea, literalmente puede elegir entre cientos de escuelas.

Esta oportunidad de ampliar sus opciones puede llevar a muchas más oportunidades educativas que pueden mejorar su futuro salario y nivel de habilidad.

7. Acreditación

A medida que los programas de grado de negocios en línea han crecido en estatura y calidad, más y más de ellos están obteniendo la acreditación de programas de prestigiosos organismos de acreditación.

Por ejemplo, la Association to Advance Collegiate Schools of Business o AACSB es el organismo de acreditación de programas empresariales más conocido del mundo.

Al agregar todos estos beneficios, está claro que obtener su MBA en línea puede ser el boleto para obtener una educación altamente comercial y valiosa que realmente puede acelerar su carrera y el potencial salarial de MBA