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Diciembre 9. Revolución tecnológica en el campo de la predicción: regresión lineal vs. Machine Learning

A más de cinco décadas de su nacimiento en las universidades de Dartmouth y Carnegie Mellon en Estados Unidos, la llamada ciencia de la Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) ha venido arrojando sorprendentes avances durante los últimos dos lustros, materializándose todo ello en los consabidos algoritmos de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL). Este último período ha implicado superar el llamado invierno de AI, apalancándose en los avances tecnológicos de generación y almacenamiento masivo de datos (Big Data) y el incremento exponencial del poder computacional, según la llamada Ley de Moore.En esta nota se abordan las ventajas potenciales de dichos algoritmos-ML vs. las técnicas de regresión lineal, concluyendo que su ventaja radica en el foco operacional-efectivo ex ante (obviando la necesidad de formulación de modelos – hipótesis). Sin embargo, el entrenamiento de dichos algoritmos ML requiere insumos de datos masivos, limitando su aplicabilidad-ventaja comparativa predictiva en algunas esferas macrofinancieras.

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Fecha: 
Diciembre 6 de 2019