En esta columna, Daphne Koller pide Carlos Guestrin, profesor amazónica de aprendizaje automático en la Universidad de Washington, para compartir sus pensamientos sobre el valor creciente de la ciencia de datos. Cursos y conferencias Carlos aparecer en la Universidad de Washington de Ciencia Datos Especialización en Coursera .

Hace apenas 20 años, si es que le dijiste a tus padres que estabas con especialización en el aprendizaje automático, habrían sugerido que habías estado viendo demasiada ciencia ficción. Un avance rápido hasta hoy, y la capacidad de analizar y hacer predicciones a partir de datos grande es sin duda la habilidad de mayor demanda se puede enumerar en un curriculum vitae.

Nadie tiene una mejor perspectiva de este campo la explosión de Carlos Guestrin, profesor amazónica de aprendizaje automático en la Universidad de Washington y director general de la plataforma de desarrollo de aplicaciones de predicción Dada . Llamado "el domador de la información" por Popular Science (que lo nombró uno de sus "Brilliant 10" en 2008), que ha dedicado su carrera a la máquina de hacer el aprendizaje accesible a los estudiantes, emprendedores e innovadores de todo el mundo.

Recientemente hemos charlado sobre cómo su campo se convirtió en un imán para los mejores y más brillantes estudiantes de todo el mundo - y por qué startups de mayor éxito del mañana tendremos máquina de aprendizaje en su núcleo.

Cuando tú y yo estábamos en Stanford a finales de los años 90, la máquina de aprendizaje era bastante esotérico. Lo que atrajo a él en aquel entonces?

Sí, cuando empezamos, la gente no estaba muy seguro de lo que la máquina de aprendizaje fue o lo que podría hacer por ellos. Sinceramente, era sobre todo porque he leído un montón de Asimov y estaba muy interesado en la construcción de robots inteligentes (risas).

Tuve que reír cuando Harvard Business Review llama de datos científico del " más sexy de trabajo del siglo 21. "¿Cuál es su respuesta cuando la gente se pregunta por qué la máquina de aprendizaje es tan" caliente "en este momento?

Les recuerdo lo que el sitio web de Amazon parecía hace 20 años: era simplemente esta página gris con el texto. Y hoy en día, se ha cambiado por completo la manera de comprar y cómo los comerciantes venden sus productos, volcar la manera de comprar. Cosas similares ocurrieron con Google y búsquedas en internet, Zillow con los bienes raíces, Netflix con contenido de vídeo y Uber con los taxis. En el centro, la máquina de aprendizaje es lo que hace que todas estas aplicaciones especiales. Es el elemento diferenciador.

Ha sido un viaje emocionante, y creo que aún estamos en los primeros días. ¿Estás de acuerdo?

Seguro. En estos días, las tareas de la máquina de aprendizaje están prediciendo cosas que ni siquiera esperar a ser posible en conjuntos de datos muy grandes. La escala y magnitud de los problemas que ha cambiado, y la complejidad de las tareas que ha cambiado. Y, honestamente, la precisión de los modelos de aprendizaje automático subyacentes ha cambiado. Cinco años a partir de ahora, yo diría que cada aplicación con éxito por ahí se va a usar la máquina de aprendizaje en su núcleo. Eso es una cosa muy emocionante - al pasar de ser algo teórico de ser algo que la industria está impulsando!

¿Qué le consigue más entusiasmado con el futuro de la máquina de aprendizaje?

Estoy interesado en formas en que puede mejorar nuestro proceso político. Imagina una versión automatizada de FactCheck.org, donde cada vez que un político dice nada, usted es capaz de mirar hacia arriba y entender lo que no es del todo correcto. El potencial para personalizar la medicina también es muy emocionante. Hoy en día, si usted y yo tenemos la misma condición, vamos a tener el mismo tratamiento a pesar del hecho de que tenemos diferentes estilos de vida, el sexo, el ADN y las etnias. Eso es bárbaro! Es todavía incipiente, pero quiero pensar en el campo el tiempo se miraba a cada individuo y lo que es mejor para ellos.

Tu curso por Internet introduce los alumnos de todo el mundo a los fundamentos de aprendizaje automático. ¿Cómo se transmite esa sensación de emoción a una amplia gama de personas?

Mi co-profesor y he estado pensando en eso durante mucho tiempo. Cursos de aprendizaje de máquina típica comienzan con probabilidad en lugar de aplicación real. Nuestro curso es el contrario: Empezamos con los casos de uso, como la forma Zillow predice precios de la vivienda a partir de datos y cómo Pandora se da cuenta de qué canción se debe escuchar y utilizar los de explicar los conceptos y algoritmos subyacentes. Al iniciar con el impacto del aprendizaje automático [en la sociedad], es difícil no sentirse inspirado.

¿Qué consejo es lo que más a menudo se encuentra dando los jóvenes?

Hemos llegado al punto de que es posible incorporar la máquina de aprendizaje de manera que nunca nos imaginamos. Hay personas inteligentes que no tienen esos antecedentes matemáticas profunda que todavía tiene un montón de impacto transformador. Y así, lo que digo es dar rienda suelta a su creatividad en realidad. Realmente pensar en lo que podría construir y lo que es diferente y lo que es único. Las técnicas de aprendizaje automático están para seguirte.

¿Y qué decir de los empresarios con la esperanza de hacer un gran impacto?

Tengo un inicio yo, y hablamos mucho acerca de cómo todos estamos realmente aquí para cumplir con las necesidades de otras personas. Una cosa que ha cambiado mucho en los últimos 20 años - en la industria de la computación en especial - es la forma en que el usuario es lo primero. Ahora, cuando saco mi teléfono y no hace lo que esperaba, pienso, "Esto no me ama." Hemos llegado al punto en que se espera que la inteligencia.

Los próximos "unicornios," creo, van a ser nuevas empresas que realmente, entienden profundamente sus usuarios y les proporcionan valor individual. Se trata de adaptarse a lo que el vendedor podría llamar un "segmento de uno." Y yo creo que sólo se puede hacer eso con el aprendizaje automático.