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Microsoft lanza un servicio para ayudar a predecir el futuro

El servicio Azure Machine Learning estandarizará la tarea del análisis predictivo.

[17/06/2014] Microsoft pronto ofrecerá un servicio dirigido a ampliar el uso de la tecnología de aprendizaje de máquina.

Queremos llevar el aprendizaje de máquina a más personas, sostuvo Eron Kelly, vicepresidente corporativo y director de marketing de SQL Server de Microsoft, sobre Microsoft Azure Machine Learning, programado para lanzarse en beta en julio. La gente de negocios y los equipos de marketing realmente quieren usar los datos para avanzar, pero los volúmenes de los datos se están volviendo tan grandes que es difícil para las empresas filtrarlos, indicó el ejecutivo.

El aprendizaje de máquina, que es un subproducto de la inteligencia artificial, utiliza algoritmos para que las computadoras reconozcan el comportamiento en grandes conjuntos de datos. Puede ser superior a las formas tradicionales de inteligencia de negocios, ya que ofrece una forma de predecir eventos y comportamientos futuros en base a acciones pasadas.

Esta tecnología, que se ha refinado en la academia en las pasadas décadas, está comenzando a calar en algunos usos de negocio como la detección del fraude en las tarjetas de crédito. Microsoft usa la tecnología para refinar su asistente personal Cortana, así como para planificar cuánto hardware va a necesitar para continuar construyendo sus servicios de computadoras alojadas Azure.

La meta de Microsoft es simplificar el proceso de uso del aprendizaje de máquina, para que pueda ser fácilmente usado por un conjunto más amplio de desarrolladores, analistas de negocio y científicos de datos. El servicio apunta a combinar el poder del aprendizaje de máquina con la simplicidad de la nube, indicó Kelly.

Generalmente, las implementaciones de aprendizaje de máquina a escala industrial pueden requerir de un gran número de servidores, así como de un considerable expertise en entender la forma para aplicar, e implementar, los algoritmos del aprendizaje de máquina.

Debido a que es un servicio, Azure ML elimina el problema de conseguir hardware, un requerimiento que podría matar a un proyecto experimental de aprendizaje de máquina. La compañía también ha trabajado para simplificar el proceso de desplegar los algoritmos del aprendizaje de máquina y las herramientas asociadas.

El servicio presenta una interfaz llamada Machine Learning Studio. La paleta incluye íconos visuales para algunos de los algoritmos más utilizados, lo cual permite al usuario jalar y soltarlos en un flujo de trabajo mostrado visualmente.

El estudio también puede ser usado para construir y capacitar a nuevos modelos de análisis. Los desarrolladores pueden escribir y compartir sus propios algoritmos, escritos en el lenguaje de programación R. El estudio también viene con un conjunto de plantillas para los patrones de aprendizaje más comunes.

Uno entrena al modelo con datos históricos, lo afina y optimiza, y luego uno puede ver el resultado, indicó Kelly. Muchos proyectos de aprendizaje de máquina prueban varios modelos algorítmicos para ver cuál predice las acciones futuras con mayor exactitud.

Una vez que se completa un modelo de análisis, puede ser publicado como servicio web en Azure, usando un conjunto de controles visuales que Microsoft ha proporcionado. Los usuarios pueden luego proporcionar los datos a través de una API y tener los resultados en un sistema on premise, o en Azure u otro servicio de nube.

El servicio también tendrá un SDK para integradores y desarrolladores de software externos que deseen construir sus propios servicios y aplicaciones desde Azure ML.

Azure ML ha estado en beta privada durante el año pasado con clientes selectos. Con la ayuda de Max 452, empresa constructora de sistemas Microsoft, una gran firma de retail ha usado el servicio para predecir qué es lo que los clientes individuales van a comprar.

La Universidad Carnegie Mellon, de Pittsburgh, que ha trabajado con el proveedor de aplicaciones OSISoft, usa el servicio para estudiar el uso de la energía en los edificios de su campo, así como para monitorear las caídas.

Microsoft no ha finalizado con el precio de Azure ML pero se estima que lo hará cuando el producto esté plenamente disponible para comercialización, aunque la fecha de ese momento aún no ha sido anunciada.
Joab Jackson, IDG News Service