El #MachineLearning en el deporte lo haces tú

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El pasado 25 de enero la periodista y especialista en nuevas tecnologías Soraya Paniagua publicaba la entrevista al CEO y cofundador de Bigml de paso por España Francisco J Martín.

Conocí a Francisco desde su etapa en Strands y no tuve dudas en formar parte del proyecto de BigML dentro de mis posibilidades y conocimientos, de ahí nació este blog, y siempre he pensado que es una persona de las que van abriendo camino, quizás a veces, adelantado a su momento, pero, en cierta medida y en su campo, un genio.

En la entrevista que publica Soraya, Francisco reflexiona sobre el momento actual de los datos, de la inteligencia artificial y del Machine Learning o aprendizaje automático y, como siempre, avanzando sobre lo que la mayoría no vemos, lanza sus ideas, su convencimiento sobre la evolución futura sobre la que asienta su negocio BigML.

El futuro de la inteligencia artificial no está en conseguir el último y mejor algoritmo, si no en el conocimiento específico en cada campo de aplicación sobre los datos relevantes y su aplicación de algoritmos de inteligencia artificial exitentes para extraer aquella información relevante de ls datos que nos permita ser más efectivos o acertar más en las decisiones complejas que nos presentan los problemas diarios en el mundo de la empresa, del deporte, de la ciencia, educación, etc.

Por tanto el futuro está en nuestra manos, o en las manos de aquellos expertos en cada campo sobre el que quieran aplicar la Inteligencia Artificial.

Está claro que la automatización de procesos gracias a esta inteligencia artificial sustituirá muchos puestos de trabajo, pero en realidad y en aquellas funciones más complejas o que dependerán siempre de la responsabilidad humana, la Inteligencia Artificial será un assitente en tiempo real que nos ayudará a aumentar nuestra efectividad en la toma de decisiones.

Uno de estos campos es el entrenamiento deportivo.

Con mayor o menos profundidad en el estudio de la fisiología, la biomecánica humana, los marcadores biológicos de recuperación, adaptación, etc, al final las decisiones más simples y difíciles quedan en mano de un entrenador que, en base a su experiencia, a veces limitada. Un asistente basado en Inteligencia artificial que nos ayude en la toma de decisiones en base a aquellos datos que creamos relevantes y que podamos captar, de forma más o menos automatizada, de nuestros deportistas a través de la gran variedad de dispositivos y wereables que se están desarrollando será una de las vías de desarrollo más rápidas e intuitivas en el ámbito del entrenamiento deportivo.

Los entrenadores y muchos deportistas siempre nos hemos dedicado a recopilar información, datos, nuestros diarios de entrenamiento valen oro pero nunca hemos sabido sacar mucho provecho de los mismos más allá de un análisis a posteriori. Con herramientas como BigML y nuestro conocimiento y datos podemos desarollar nosotros mismos aplicaciones que nos permitan optimizar nuestras decisiones en el entrenamiento individualizando al máximo tanto la información que tomamos (Input) como la variabilidad de los sujetos sobre los que aplicamos el entrenamiento, ya que la individualización del mismo es una parte esencial del éxito.

 

Os dejo la entrevista y sirva esta como nueva presentación del Blog en el que espero seguir volcando ideas, noticias e información sobre la aplicación de la Inteligencia artificial, aprendizaje automático y BigData en el mundo del deporte:

Entrevista a Francisco J Martín por Soraya Paniagua

Lo que me gustó del encuentro sobre perspectivas actuales y de futuro del aprendizaje automático

El pasado 20 de octubre asistí, como parte de BigML, al evento que organizamos en Valencia, en Las Naves, sobre Perspectivas actuales y futuras del aprendizaje automático “Machine Learning” en la tecnología y en los negocios.

Como profano en la materia, y de muchos de los que podáis leer este blog, mi referencia más directa a la inteligencia artificial son los relatos de Isaac Asimov, sus robot positrónicos, etc.

Por ello creo que tienen un gran poder didáctico e introductorio las dos ponencias que os comparto. En ellas se hace una introducción desde el punto de vista histórico y de su desarollo, de la Inteligencia Artificial y es muy interesante, además del análisis sobre su potencialidad y sus riesgos, analizar y diferenciar entre dos tipos de inteligencia artificial:

La Inteligencia Artificial la fuerte, la que todos imaginamos en esos robots de Asimov o en la película Yo Robot, de una entidad capaz de aprender y relacionarse con su entorno de forma autónoma y que provoca multitud de reflexiones existenciales.

Y la Inteligencia Artificial débil, o la que aplicamos en en nuestro día a día y dónde se encuentra el actual “aprendizaje automático”. Una realidad en pleno desarrollo en estos momentos y que no busca crear una inteligencia autónoma, sino, algo más aplicado. Desde la capacidad de reconocer caras o disparar cuando sonreímos de una cámara de fotos, hasta el funcionamiento del buscardor Google o de Siri en nuestros Iphones.

Pero no os entretengo y os dejo con estas dos interesantes ponencias por parte de dos pioneros en estios campos: Tom Dietterich y Ramón López de Mantaras.

Technical and Business Perspectives on the Current and Future Impact of Machine Learning – MLVLC
October 20, 2015

Real-world Stories and Long-term Risks and Opportunities.
Tom Dietterich, Ph.D.
https://bigml.com/events/technical-an…


A fascinating View of the Artificial Intelligence Journey.
Ramón López de Mántaras, Ph.D.

https://bigml.com/events/technical-an…