Big Data
Machine learning

"Los algoritmos pueden cometer errores"

David Gómez-Ullate, científico de datos y profesor de matemática aplicada del ICMAT, ha explicado el valor de la gestión de los datos en el Fórum Big Data de IDG, editor de ComputerWorld.

David Gómez-Ullate

Basta conocer dos o tres datos de una persona para poder localizarla fácilmente en una base de datos. Estamos acostumbrados en esta sociedad a compartir datos con mucha libertad, pero ¿somos conscientes de la información que estos contienen? David Gómez-Ullate, científico de datos y profesor de matemática aplicada del ICMAT, ha explicado durante su intervención en el evento de Big Data organizado por IDG, el valor que tienen estos datos. 

Hoy en día, hay máquinas que analizan minuciosamente los datos, incluso que leen y clasifican curriculums personales. Esto es gracias a los algoritmos pero, tal como ha explicado Gómez-Ullate, "hay que tener cuidado porque los algoritmos aprenden sobre lo que ven". De forma que si lo que ven está sesgado, lo aprenden así. Es por ello que hay que estar pendientes y controlar en cierto modo este aprendizaje. "Los algoritmos funcionan a menudo como cajas cerradas, pero también cometen errores y alguien tiene que ser capaz de auditarlos para que funcionen de forma correcta". 

Actualmente está creciendo mucho el sector de la analítica, pero en España aún estamos un poco atrasados en el empleo del machine learning y del big data ético.

Los algoritmos de machine learning no son robustos y esto, como ha explicado el profesor del ICMAT, "es un problema". El reconocimiento de imágenes se utiliza cada vez para más cosas, por lo que es muy importante controlar este sistema. El aprendizaje del machine learning puede ser supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo

 

Sigue el evento en directo en este enlace y en Twitter con el hasthag #IDGBigData



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