El aprendizaje automático es esencialmente una rama de la ciencia de datos que utiliza datos para encontrar modelos dentro de ellos. Mediante la aplicación de conocimientos matemáticos y estadísticos, estos modelos se refinan en un proceso llamado "entrenamiento".

Si bien muchos asocian el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) con tecnologías complejas y futuristas —como las representadas en películas donde la IA se rebela contra los humanos— la realidad actual es mucho menos avanzada. La mayoría de los sistemas de IA actuales se basan en programación "si-entonces", respondiendo solo a instrucciones humanas predefinidas. Sin embargo, el aprendizaje automático va un paso más allá al permitir que los modelos se autocorrijan y mejoren.

Categorías de Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático se puede dividir ampliamente en los siguientes tipos:

1. Aprendizaje Supervisado

• Se basa en conjuntos de datos etiquetados para el entrenamiento.

• El sistema aprende a mapear entradas con salidas basándose en ejemplos proporcionados.

• Ejemplo: Enseñar a una máquina a identificar mariposas entre insectos proporcionando datos etiquetados con características específicas como número de patas, alas, estructura de antenas y proporciones corporales.

• Después del entrenamiento, la máquina puede analizar nuevas imágenes de insectos y determinar si son mariposas basándose en su modelo aprendido.

2. Aprendizaje No Supervisado

• Funciona sin datos etiquetados; la máquina identifica patrones y agrupa puntos de datos basándose en sus características.

• Ejemplo: Al identificar mariposas, no se proporcionan etiquetas. La máquina debe identificar independientemente características clave como alas, patas y estructura corporal para diferenciar mariposas de otros insectos.

• Los modelos populares de aprendizaje no supervisado incluyen las Redes Generativas Adversarias (GANs) y algoritmos de agrupamiento.

• Limitaciones: Los modelos no supervisados a menudo se consideran "cajas negras", donde los procesos internos no son completamente transparentes para los desarrolladores.

Algoritmos Populares de Aprendizaje Automático

Existen muchos algoritmos de aprendizaje automático, cada uno adaptado para aplicaciones específicas. Algunos ejemplos conocidos incluyen:

• Redes Neuronales

• Árboles de Decisión

• Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

• Clasificadores Bayesianos

• Métodos de Agrupamiento

Un algoritmo ampliamente utilizado y amigable para principiantes es el Agrupamiento K-Means, que agrupa puntos de datos en clusters basándose en su similitud.

1. Algoritmo K-Means: Un Método Simple de Agrupamiento No Supervisado

K-Means es un algoritmo de agrupamiento no supervisado sencillo y ampliamente utilizado. La idea central del agrupamiento es agrupar muestras basándose en su distancia o similitud, agrupando muestras similares (o cercanas) mientras separa muestras diferentes (o distantes) en diferentes grupos. El concepto básico de K-Means es particionar iterativamente un conjunto de datos en K grupos de manera que la media de cada grupo minimice la Suma de Errores Cuadráticos (SSE) para todos los puntos dentro de ese grupo.

En lenguaje matemático, para un conjunto de muestras, K-means minimiza la función de error del agrupamiento.

La visualización anterior ilustra efectivamente el concepto: la varianza de cada punto azul o rojo respecto a su centro de grupo respectivo se minimiza. Para los grupos rojo y azul, los dos puntos centrales cumplen la condición de SSE mínimo para esta partición.

Ejemplo: K = 2 (Dividiendo las Muestras en Dos Grupos)

Visualmente, si queremos dividir los puntos verdes en la Figura A en dos grupos, podríamos trazar una línea diagonal desde la parte superior izquierda hasta la inferior derecha. Pero ¿cómo instruimos a una máquina para realizar esta partición con precisión? Los pasos son los siguientes:

1. Inicialización Aleatoria:

Seleccionar dos puntos aleatorios (por ejemplo, rojo y azul) en el sistema de coordenadas como centros iniciales de grupo. Para cada punto en el conjunto de datos, calcular su distancia a los puntos rojo y azul.

• Asignar el punto al centro de grupo más cercano: si está más cerca del punto azul, colorearlo azul; si está más cerca del punto rojo, colorearlo rojo.

• Iterar a través de todos los puntos hasta que cada punto tenga asignado un color, como se muestra en el Paso 1.

2. Recalcular Centros de Grupo:

Recalcular el centro de cada grupo (media de todos los puntos dentro de un grupo). Ajustar los centros de grupo para minimizar el error cuadrático medio (MSE) de todos los puntos dentro de ese grupo, como se muestra en el Paso 2.

3. Repetir Hasta la Convergencia:

Repetir los pasos 1 y 2 hasta que los centros de grupo se estabilicen y el proceso converja. Este proceso iterativo se completa como se muestra en los Pasos 3-6.

Blockchain y Aprendizaje Automático

Blockchain posee dos atributos clave que lo hacen una excelente combinación para avanzar en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial:

1. Privacidad: Blockchain permite el entrenamiento con datos privados sensibles sin comprometerlos.

2. Mecanismo de Incentivos: El sistema único de recompensas de blockchain permite a los usuarios ganar recompensas por compartir datos o publicar modelos en la cadena. Cualquiera puede vender sus datos manteniendo la privacidad, y los desarrolladores pueden publicar y entrenar sus modelos en la cadena, recibiendo incentivos a cambio.

La imagen referenciada demuestra el ciclo de estandarización y mercantilización en tecnología. La era de la monopolización de datos está llegando a su fin. La accesibilidad de blockchain introduce oportunidades para una participación más amplia en la próxima era tecnológica.

Los tres factores críticos en el aprendizaje automático son los algoritmos, el poder computacional y los datos. Gigantes tecnológicos como Amazon, Apple, Google y Facebook dominan los recursos computacionales y de datos, permitiéndoles mantener una ventaja significativa. Blockchain introduce una oportunidad para interrumpir este dominio mediante la descentralización del aprendizaje automático. Este cambio puede reorientar la creación de valor desde enfoques basados en datos hacia la innovación impulsada por algoritmos. Los incentivos económicos de blockchain proporcionan un ambiente fértil para que los desarrolladores entrenen y optimicen modelos, fomentando el crecimiento para los desarrolladores de algoritmos.

2.1 Visión General del Proyecto

La integración del aprendizaje automático y blockchain es un campo naciente pero prometedor. Si bien muchas empresas están desarrollando herramientas en este espacio, el potencial sigue siendo vasto. A continuación se presentan tres proyectos notables:

2.1.1 DeepBrain Chain

DeepBrain Chain, fundada en noviembre de 2017, tiene como objetivo construir la red distribuida de computación de alto rendimiento más grande del mundo impulsada por blockchain, sirviendo como infraestructura crítica para la era 5G+IA.

• Componentes Clave:

1. Red de Computación de Alto Rendimiento: Lanzada en agosto de 2018.

2. Red Principal Blockchain: Oficialmente lanzada el 20 de mayo de 2021, basada en el marco Substrate de Polkadot.

DeepBrain Chain es uno de los pocos proyectos blockchain que ha logrado un despliegue a gran escala en computación de alto rendimiento. Ha realizado progresos significativos en usabilidad y comercialización, con aplicaciones en blockchain, IA, juegos en la nube, renderizado visual, biofarmacéutica y simulaciones de semiconductores.

Más de 50 empresas globales han desplegado plataformas de nube GPU de alto rendimiento en su red, sirviendo a cientos de empresas y decenas de miles de desarrolladores de IA.

2.1.2 Numerai

Numerai es un fondo de cobertura que aprovecha una comunidad global de científicos de datos anónimos para predecir precios futuros. Combinando inteligencia distribuida, aprendizaje automático, blockchain y tokenización, Numerai crea un nuevo modelo de gestión de fondos impulsado por la inteligencia colectiva.

• Distribución de Datos:

Los científicos de datos reciben conjuntos de datos anonimizados como entrada para sus modelos predictivos. Estos conjuntos de datos pueden incluir indicadores macroeconómicos, precios de materias primas o tipos de cambio—datos propietarios típicamente inaccesibles para personas externas. La eliminación de metadatos permite a Numerai compartir los datos abiertamente.

• Competencias:

Los datos forman la base para competencias destinadas a crear los modelos predictivos más efectivos. Los datos históricos con resultados conocidos ayudan a validar modelos, mientras que los datos en tiempo real permanecen inciertos para predicciones críticas.

• Puntuación y Recompensas:

Las predicciones se evalúan después de ser cargadas en el "meta-modelo" de Numerai. Los científicos de datos son recompensados según cuánto mejoran sus predicciones el meta-modelo.

• Propiedad Intelectual:

Los participantes mantienen la propiedad de sus modelos y continúan recibiendo recompensas si sus modelos mejoran el meta-modelo de Numerai.

2.1.3 Protocolo HUMAN

El Protocolo HUMAN es un marco descentralizado que recompensa las contribuciones basadas en conocimientos y habilidades, conectando la IA y el aprendizaje automático a través de modelos híbridos.

Construido sobre blockchain, el Protocolo HUMAN optimiza los procesos de gestión y liquidación para crear una infraestructura auditable y de código abierto para mercados laborales descentralizados, conectando a los buscadores de datos con mercados de conocimiento.

• Aplicación en Aprendizaje Automático:

El protocolo aborda directamente tareas intensivas en mano de obra en el aprendizaje automático, como la anotación manual y la verificación de la calidad de inferencia del modelo, para hacer que los conjuntos de datos sean más adecuados para el entrenamiento.

• Visión Futura:

3.Observaciones finales

Más allá de sus aplicaciones actuales, el Protocolo HUMAN está diseñado para la próxima evolución de la inteligencia artificial, donde las máquinas consultan directamente a los humanos para obtener datos y refinarse.

El aprendizaje automático y blockchain son dos de las tecnologías más emocionantes y vanguardistas en la actualidad. El aprendizaje automático sirve como base para la inteligencia artificial y el big data, mientras que blockchain tiene el potencial de revolucionar la arquitectura financiera actual. Ambas tecnologías están impulsadas por datos, lo que naturalmente permite la sinergia en ciertas direcciones de investigación.

Blockchain ofrece un análisis y compartición de datos seguro y eficiente, mientras que el aprendizaje automático aprovecha estos datos para impulsar avances tecnológicos. Ya estamos presenciando cómo muchos desarrolladores trabajan en proyectos viables en esta intersección, y más recursos y talento se están canalizando hacia estos campos.

Las capacidades compartidas y complementarias de estas tecnologías continuarán impulsándose mutuamente. ¡Navegando la ola del blockchain y dirigiendo el barco del aprendizaje automático, estamos listos para explorar el vasto y estrellado océano de la tecnología futura!

Introducción al Aprendizaje Automático y Sus Aplicaciones en Blockchain