Finaliza el primer curso online de Machine Learning de Stanford

Como algunos sabrán, este lunes 19 de diciembre de 2011 termina el primer curso online de Machine Learning de Stanford.

Para los que vivimos la experiencia, la belleza de este experimento, en materia de educación distribuída, es que aparte del valioso material en video,  la evaluación de los cuestionarios y los ejercicios de programación era automática. Cada semana se nos presentó una docena de scripts de programación en Octave, varios de los cuales tuvimos que completar con el fin de entregar el trabajo asignado de esa semana. Se nos dieron varios conjuntos de datos para trabajar, mientras que nuestro código se sometía a la evaluación con un conjunto diferente de datos para obtener así el puntaje (de un máximo de 100) para cada entrega (salvo la primera entrega, que fue de 150). De esta manera, la clase estaba totalmente automatizada y se podía comprobar que nuestro código funcionaba bien y entregarnos la nota al subirla. En cuestión de segundos de subir nuestro código a los servidores de la clase, sabiamos si pasamos cada parte de la tarea!.

Todo el mundo aprende de manera diferente, pero me resulta difícil imaginar que alguien pueda absorber los conceptos de técnicas avanzadas con Machine Learning sin la prueba y error de la sagrada escritura del código, la resolución de éstos y el ajuste final hasta que funcione. Es todo un arte!. Las probabilidades de tropezar por azar con una solución viable, sin llegar a la internalización de los conceptos necesarios, tienden aquí claramente a cero.

En este sentido, la clase del profesor Andrew Ng es a la vez una conferencia y un laboratorio, todo en una misma clase!. Y aunque yo no recomiendo este curso en particular para gente nueva en el mundo de la programación, ni con conocimientos básicos de Data Mining, ni que tiene interés en las matemáticas, es una magnífica demostración de cómo ocurre el aprendizaje en nosotros los humanos.

Algunos Illuminati han sugerido que el futuro de las aplicaciones de Data Mining no requieren de conocimiento técnico y que un usuario de negocios podría obtener los mismos resultados tan sólo haciendo “clic” en la aplicación, que inmediatamente entregaría el resultado para su campaña. Sin embargo, el curso de Machine Learning me pareció una enorme oportunidad para todos aquellos que buscan innovar en el campo técnico. Por ejemplo, uno podría escribir un código muy sencillo para realizar un análisis avanzado de un libro o un artículo. Por ejemplo, hay gente que ha escaneado la Biblia para ver qué personajes son los más mencionados en sus pasajes y lograr determinar qué sentimientos son expresados en ellos. Más ejemplos son la detección y reconociento de caras, detección de peatones, automóviles y textos en fotografías para distintas e infinitas aplicaciones del mundo privado y público. Muchos científicos sociales también, están reuniendo datos de valor incalculable que provienen de simples sitios web o de redes sociales, para hacer sus estudios de opinón o sondeos exploratorios para, por ejemplo, algún producto comercial.

Nada de lo que estoy describiendo es revolucionario, los científicos han trabajado con y para la humanidad por décadas. Sin embargo, los científicos de estas nuevas áreas del conocimiento, como Machine Learning y Data Mining, son y serán de alta demanda durante el próximo tiempo. Iniciativas como las de Stanford ayudan mucho en esto. Es mucho más fácil si se aprende haciéndolo uno mismo.

Para terminar esta reseña, quisiera agradecer al profesor Andrew Ng, su staff y a la gente de Stanford por hacer este enorme esfuerzo de poner a disposición (y gratis) el conocimiento a todo el mundo. Esta fue una muy buena oportunidad para que personas con talento, y que no puede pagar un curso presencial en Stanford, puedan acceder a este valioso material. Y no tan sólo es bueno para estas personas,  sino que alienta a que personas de todo el mundo se motiven a desarrollar investigaciones futuras después de este curso. Por lo tanto, gracias nuevamente a todos en el equipo del profesor Andrew por ayudar a construir un mundo mejor!.

Finalmente, aprovecho la oportunidad de saludar a todos los que finalizaron el curso de Machine Learning. Recordar que  Stanford tiene planificados más cursos (y también el de Machine Learning) para el período Enero-Febrero de 2012. Adicionalmente, para los que quieren profundizar más, les dejo el enlace al material del curso CS229 Machine Learning que corresponde al curso presencial. Muchas felicidades también a los lectores de WebMining.cl por seguirnos, y que tengan unas felices fiestas de fin de año!.

El Equipo de WebMining Consultores Limitada

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