La programación probabilística a gran escala: Desde reducir la saturación de mensajes de correo electrónico hasta cualquier tarea de aprendizaje de máquina


Publicado por George Thomas Jr.

¿Por qué te parece que dedicas cada vez más tiempo todos los días a recorrer un sinfín de mensajes de correo electrónico para seleccionar sólo aquellos que son relevantes? De acuerdo a un estudio realizado por The Radicati Group, Inc., la cantidad de mensajes legítimos de correo electrónico que recibes —que ya son más de 100 al día— no hará otra cosa que ir en aumento. Entonces, ¿Cómo puedes detener la sobrecarga de información sin sacrificar aún más tu preciado tiempo?

Es ahí donde la programación probabilística se vuelve relevante para los esfuerzos de Microsoft por mejorar la productividad. En lo que se considera el primer uso comercial a gran escala de este innovador paradigma de programación, una función recién lanzada en Office 365 llamada Clutter intelligently aprende cuáles mensajes de correo electrónico son los más importantes para el usuario y los clasifica de manera adecuada al filtrar y enviar los mensajes menos urgentes a una carpeta denominada Clutter, lo que permite a los usuarios enfocarse en los correos que requieren atención inmediata.

Dado que la programación computacional se basa en la codificación de precisión, la “programación probabilística” puede parecer un oxímoron, pero la probabilidad y la incertidumbre son de hecho la clave de su encanto, especialmente cuando se aplican al aprendizaje de máquina.

“Es una manera de hacer aprendizaje de máquina sin escribir algoritmos”, dice John Winn, Investigador Principal en el laboratorio de investigación de Microsoft en Cambridge, Reino Unido, y cuyo equipo colaboró en el desarrollo de Clutter.

En los programas informáticos estándar, las variables pueden contener valores inciertos. Por ejemplo, una variable podría tener un valor de cualquier número entre 1 y 100. Esa capacidad permite tener variables no conocidasen el programa, es decir, los valores de los cuales deseas aprender de los datos.

La programación probabilística es un método de razonamiento regresivo que parte de determinados datos al asumir que estos fueron el resultado de un programa con algunos ajustes de las variables no conocidas. Eso te permite aprender acerca del valor de esas variables sin tener que escribir un algoritmo de aprendizaje de máquina.

Una herramienta de programación probabilística es Infer.NET, un tiempo de ejecución y compilador .NET que Winn y sus colegas crearon y luego aplicaron en el desarrollo de Clutter.

“Escribes un simulador del mundo, el cual es un programa probabilístico, e Infer.NET toma ese programa y lo ejecuta de manera regresiva”, dice.

El aprendizaje de máquina sobre el cual está basado Clutter analiza la forma en que los usuarios dan prioridad a sus mensajes de correo electrónico y, con el tiempo, aprende los patrones de los usuarios y deduce cuáles mensajes se pueden enviar de manera automática a la carpeta Clutterpara leerlos más tarde, lo que reduce la saturación de la bandeja de entrada.

Jim Edelen, gerente de producto de Clutter, afirma que esta función de Outlook es una de las predilectas entre los usuarios de Office 365, tal y como lo demuestran los comentarios alabadores de los clientes.

“He trabajo en algunas otras funciones como Clutter”, agrega Kumar Venkateswar, también gerente de productos Clutter. “Infer.NET ha creado una experiencia que mejora la productividad, la cual los usuarios afirman les ha cambiado la vida”.

Los beneficios de la programación probabilística a gran escala son abundantes, comenta Winn. “Requiere menos codificación, lo que permite crear prototipos con rapidez, acelera el desarrollo de sistemas de aprendizaje de máquina y simplifica la depuración, entre muchas otras ventajas”.

Winn afirma que su equipo continúa con las mejoras a Clutter, y menciona las posibles aplicaciones de esta tecnología en Bing y Office, así como en otros productos de Microsoft, aunque por el momento no puede compartir más detalles.

Aun así, concluye: “Nos sentimos muy entusiasmados con el rumbo que ha tomado esta tecnología y con todas las posibilidades que ofrece. Clutter es sólo el comienzo de lo que podemos hacer con la programación probabilística. Se trata de una manera nueva de escribir programas. Puedes utilizarla para llevar a cabo cualquier tarea de aprendizaje de máquina”.

Comments (1)
  1. aw dice:

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