Cómo abrir tu empresa a las ventajas del 'machine learning'

Esta complejidad está aquí para quedarse", sentencia Andrés Leonardo Martínez, developer program manager de Google. Se refiere a la explosión de fuentes de información a la que hemos asistido en los últimos años. "No vamos a ser capaces de simplificarlo. Todo lo contrario", insiste.

En este apocalíptico futuro inmediato, la salvación pasa, según el ingeniero informático, por las herramientas presentadas en el taller de Machine Learning organizado por EL PAÍS RETINA y cuyas claves revela Rafael Sánchez, customer engineer de Google Cloud, en el vídeo que encabeza este artículo. El aprendizaje automático descrito como "una técnica para hacer emerger la solución de problemas cuyos detalles no conocemos" será imprescindible en cada vez más escenarios.

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Por una parte, conviene estar preparados. Por otra, problemas que ya consumen los recursos de empresas y organizaciones pueden encontrar soluciones más eficientes en herramientas como las que ha desarrollado Google. En el extremo más sencillo estarían las APIs con modelos preentrenados para reconocer imágenes, voz, texto... La complejidad aumenta cuando hablamos de modelos personalizados y entrenados en contextos empresariales específicos (Tensorflow, Google CloudML, AutoML...), pero también se incrementa la potencia.

Así lo ha comprobado Iñaki Murcia, director ejecutivo y cofundador de GLEAM. Esta startup especializada en ciberseguridad utiliza la librería Tensorflow para componer modelos de predicción del comportamiendo en el tráfico online. "El machine learning nos permite crear modelos para prepararnos frente a lo desconocido", afirma.