El Machine Learning ha evolucionado mucho en los últimos años, no sólo en áreas técnicas, también teniendo un impacto muy positivo en nuestra vida cotidiana. Sin embargo, a medida que avanza la tecnología y se incrementa su uso, los retos que se les plantean a los desarrolladores son también mayores. Por ejemplo, ¿puede un falso negativo ser “peor” que un falso positivo?
Con el objetivo de facilitar este trabajo, Google ha puesto en marcha TensorFlow Constrained Optimization (TFCO), una librería de código abierto que permite configurar y entrenar los procesos de Machine Learning basados en tasas de aprendizaje. Por ejemplo, la tasa de recuerdo en el diagnóstico de tumores en función de la edad y el sexo. Si bien estas tasas son conceptualmente simples, TFCO permite formular y resolver fácilmente muchos problemas de interés para la comunidad que trabaja en el desarrollo del Machine Learning.
El lanzamiento de TFCO responde a los Principios de IA de Google, que tienen por objetivo la aplicación de la ética en el uso y desarrollo de la IA, tanto a nivel teórico como práctico. Con esta librería, Google pretende ayudar a los desarrolladores a trabajar con los responsables de las políticas para identificar en qué puntos pueden ser perjudiciales sus modelos y establecer restricciones para lograr los resultados deseados.
