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El caos y la incertidumbre que rodea a la pandemia de coronavirus han reclamado una víctima poco probable: los sistemas de aprendizaje automático que están programados para dar sentido a nuestro comportamiento en línea.
Los algoritmos que recomiendan productos en Amazon, por ejemplo, están luchando por interpretar nuestros nuevos estilos de vida, MIT Technology Review informes.
Y si bien las herramientas de aprendizaje automático están diseñadas para incorporar nuevos datos, son típicamente no tan robusto que pueden adaptarse tan dramáticamente como sea necesario.
Por ejemplo, MIT Tech informa que una compañía que detecta fraudes con tarjetas de crédito necesitaba intervenir y ajustar su algoritmo para dar cuenta de un aumento de interés en los equipos de jardinería y las herramientas eléctricas.
Un minorista en línea descubrió que su IA estaba ordenando acciones que ya no coincidían con lo que se vendía. Y una empresa que usa IA para recomendar inversiones basadas en el análisis de sentimientos de las noticias fue confundida por el tono generalmente negativo en todos los medios.
"La situación es muy volátil", dijo a MIT Tech Rael Cline, CEO de la consultora de marketing algorítmica Nozzle.
"Estás tratando de optimizar el papel higiénico la semana pasada, y esta semana todos quieren comprar rompecabezas o equipos de gimnasia".
Mientras que algunas compañías dedican más tiempo y recursos a dirigir sus algoritmos manualmente, otras ven esto como una oportunidad para mejorar.
"Una pandemia como esta es un desencadenante perfecto para construir mejores modelos de aprendizaje automático", dijo Sharma.
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Este artículo fue publicado originalmente por Futurismo. Leer el artículo original.
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