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El MIT creará una facultad de Inteligencia Artificial

Dos noticias de estos últimos días han llamado mi atención. Por un lado, hemos sabido que en el Instituto de Tecnología de California (Caltech) la asignatura con mayor número de estudiantes, a pesar de ser optativa, vuelve a ser Machine Learning. Los estudiantes provienen de 23 diferentes especializaciones (fiel a la tradición americana de elección de asignaturas a lo largo de la carrera de especialización).  Aquí el tweet que lo cuenta:

Por otro lado, y de bastante más envergadura, el MIT anuncia que va a crear una nueva facultad para trabajar la Inteligencia Artificial (IA). Un total de 1.000 millones de dólares serán invertidos. Tiene sentido que sea el MIT nuevamente, que ya tuvo mucho que ver en el nacimiento de esta disciplina que trata de desarrollar métodos que aprendan del comportamiento de los datos para luego poder generalizar. Es ya la mayor inversión realizada hasta la fecha por una institución académica en el campo de la IA.

MIT has just announced a 1 billion plan to create a new college for AI MIT Technology Review
MIT has just announced a 1 billion plan to create a new college for AI (Fuente: MIT Technology Review)

Como se puede leer en la noticia, el MIT está diseñando la facultad mezclando inteligencia artificial, machine learning (métodos de aprendizaje sobre datos) y la propia ciencia de datos. Pero, no se quedará ahí, dado que pretende mezclarlo con otras áreas de conocimiento. Me han resultado especialmente reveladoras las palabras pronunciadas por el Rector del MIT, Rafael Reif, al hacer el anuncio:

“Computing is no longer the domain of the experts alone,”

“It’s everywhere, and it needs to be understood and mastered by almost everyone.”

De nuevo, la misma idea expresada anteriormente: los datos están transformando el mundo y sus diferentes contextos, por lo que se vuelve necesario conocer las principales técnicas para poder hacer uso de la capacidad organizativa, transformadora y de soporte que traen los métodos de gestión basados en modelos analíticos. Como dice el Rector, no es un campo propio solo de la ingeniería o la informática, sino que empieza llegar a nuevos terrenos. La inteligencia artificial, con la llegada de los grandes volúmenes de datos, ha vuelto a escena para transformar el mundo.

Otro de los aspectos reseñables de este anuncio es que introducirán la ética en sus programas de estudio. Entender el potencial impacto que tienen estos modelos inteligentes sobre los diferentes planos de la sociedad es importante. Especialmente, para los que adquirirán esas capacidades de transformación. No solo en política, sino en salud, educación, servicios sociales, etc., puede tener un impacto donde la ética no quede bien parada si no queda explícitamente reflejada. Los humanos creamos la tecnología, por lo que debemos enseñar que a la hora de hacerlo, nuestros sesgos y prejuicios debemos dejarlos de lado y hacer tecnología neutra o bien compensada.

Esto último ha vuelto a salir a escena estos días con la noticia en la que conocíamos que el algoritmo que Amazon usaba para seleccionar a sus trabajadores y trabajadoras discriminaba a las mujeres. Tarde, pero Amazon ya ha prescindido de él. Este lamentable hecho), no pensemos que existe sólo contra las mujeres y en el contexto laboral. Se pueden dar en cualquier espacio que tenga esos sesgos en el mundo real, como bien explicaba este artículo de Bloomberg.

Hace unos meses escribí un artículo sobre los movimientos que se estaban dando en diferentes países para el diseño y la creación de Ministerios de Inteligencia Artificial.  Vemos como otro de los agentes sociales más relevantes para entender las consecuencias de las máquinas inteligentes, las universidades, también se están moviendo. Es interesante seguir esta tendencia para saber hasta dónde podremos llegar. ¿Veremos estas tendencias pronto por Europa?

Como dije en ese artículo:

La intencionalidad del ser humano es inherente a lo que hacemos. Actuamos en base a incentivos y deseos. Disponer de tecnologías que permiten hacer de manera automatizada un razonamiento como sujetos morales (simulando a un humano), sin que esto esté de alguna manera regulado, al menos, genera dudas. Máxime, cuando las reglas que gobiernan esos razonamientos, no las conocemos.

Nuestro Alumni Iker Ezkerra, 10º clasificado en una competición de Big Data de Microsoft

El pasado miércoles 5 de Abril, tuvimos la ceremonia de entrega de diplomas de la promoción de 2016 de nuestro Programa de Big Data y Business Intelligence en la sede de Bilbao. Un total de 58 alumnos, a los que queremos extender nuestra felicitación desde aquí también.

Pero quizás, una de las mejores noticias que pudimos recibir ese día es que uno de esos 58, Iker Ezkerra, Alumni de dicha promoción, nos comunicó que había quedado 10º clasificado en una competición de Big Data que había organizado Microsoft. Concretamente en esta:

Competición Microsoft modelo concesión crediticio
Competición Microsoft modelo concesión crediticio

Una competición en la que el objetivo era desarrollar un modelo predictivo de eventuales impagos de clientes que solicitaban un préstamos hipotecario. Todo ello, utilizando tecnologías de Microsoft. Un reto interesante dado que la validación del modelo que cada participante desarrollaba, se realizaba con con 2 datasets que cada participante no conocía a priori. Se va escalando posiciones en el ranking en función del scoring que va obteniendo el modelo. ¿El resultado? El citado décimos puesto para Iker, además de obtener la certificación «Microsoft Professional Program Certificate in Data Science«.

Iker Ezkerra, décimo puesto competición Big Data Microsoft
Iker Ezkerra, décimo puesto competición Big Data Microsoft

Dentro de este proyecto, Iker tuvo que aprender un poco sobre la mecánica de concesión de créditos. Cuando solicitamos un préstamos hipotecario al banco, estas entidades financieras utilizan modelos estadísticos para determinar si el cliente va a ser capaz de hacer frente a los pagos o no. Las variables que influyen en esa capacidad de devolver el capital e intereses son muchos y complejos; ahí radica parte de la dificultad de esta competición, y donde Iker tuvo que trabajar mucho con los datos de origen para tratar de entender y acorralar bien a las variables que mejor podrían predecir el eventual «default» de un cliente.

Un total de 110.000 registros, para entrenar un modelo de Machine Learning. Por si alguien se anima en ver todo lo que pudo trabajar Iker, aquí os dejamos un enlace donde podréis encontrar el dataset. Y aquí los criterios de evaluación seguidos, que creo pueden ser interesantes para entender cómo funcionan este tipo de modelos predictivos.

Le pedí a Iker un breve párrafo describiendo su experiencia, dado que al final, nadie mejor que él para describirla. Y, muy amablemente, me envío esto, que para nosotros, desde Deusto Ingeniería, es un placer poder leer:

En los últimos meses del Programa en Big Data buscando documentación, formación y sobre todo datos que pudiese utilizar en un proyecto con el que poder poner en práctica los conocimientos que estaba adquiriendo me encontré con una Web esponsorizada por Microsoft en la que se ofrecen varios retos en los que poder poner en práctica tus conocimientos en análisis de datos. Estos retos ofrecen una visión bastante completa de lo que sería el ciclo de vida de un proyecto de análisis de datos como la limpieza del dataset, detección de outliers, normalización de datos, etc. Además algo que para mi ha sido muy interesante es que detrás de cada modelo que vas entrenando hay una «validación» de lo «bueno» que es tu modelo con lo que te sirve para darte cuenta de si tienes problemas de overfitting, limpieza de datos correcta, etc. Ya que por detrás de todo esto hay un equipo de gente que valida tu modelo con otros 2 datasets obteniendo un «score» que te permite ir escalando posiciones en una lista de competidores a nivel internacional.

Con todo esto y tras muchas horas de trabajo conseguí obtener la décima posición que para alguien que hace 1 año no sabía ni lo que era la KPI creo que no está nada mal :). Así que animo a todo el mundo con inquietudes en el mundo del dato a participar en este tipo de «competiciones» que te permiten poner a prueba los conocimientos que has adquirido y también a quitarte complejos en esta área de la informática que para algunos nos es nueva.

Felicidades, Zorionak, Congratulations, una vez más, Iker. Un placer poder disfrutar de vuestros éxitos en el mundo del Big Data.

¡Hola mundo Deusto BigData!

A través de este artículo queremos daros la bienvenida a nuestro blog Deusto BigData. Un espacio dedicado a temas relacionados el Big Data. Un concepto que hace referencia al gran volumen de datos que se generan en la actualidad y su impacto en diferentes contextos: las organizaciones en general (y las empresas en particular), la sociedad, las personas, etc.

Nuestra Universidad lleva ya tiempo trabajando en la materia, tanto desde un punto de vista docente, como desde la investigación y la transferencia. Con este blog, queremos divulgar los principales conceptos asociados a este mundo del Big Data: la importancia de gestionar la calidad de los datos, las implicaciones de las 5 V’s del Big Data, los modelos analíticos, los Cuadros de Mando Integrales, algoritmos, estadística multivariante, dashboard de visualización de métricas, etc.

Además de artículos de divulgación, iremos informando de los eventos y jornadas que periódicamente organizamos alrededor del Big Data y los programas formativos que tenemos en la universidad (el Programa de Big Data y Business Intelligence y el Programa de Big Data y Business Intelligence formato executive).

Queremos contribuir a que conozcas de una manera sencilla el fascinante mundo de los datos. Puedes suscribirte a nuestro blog en el panel lateral derecho. Esperamos que disfrutes de Deusto BigData 🙂

Big Data (Imagen: By Camelia.boban (Own work), CC BY-SA 3.0)
Big Data (Imagen: By Camelia.boban (Own work), CC BY-SA 3.0)