Modelo para al aprendizaje variacional y automático

Es un realidad que los conceptos de benchmarking y aprendizaje variacional no son nada contemporáneos en el campo de la ingeniería industrial. Sin embargo, el artículo "Un modelo nuevo variacional para la clasificación binaria en el contexto de aprendizaje automático supervisado" lleva este tema a una aplicación totalmente novedosa.

Extraído del sitio oficial de DWG (Digital Workplace Group)

Este artículo propone un nuevo concepto: el aprendizaje automático. Este se define en la página oficial de HPE (Hewlett Packard Enterprise), que es una empresa dedicada al desarrollo de tecnologías de información empresarial, como el "proceso por el cual los ordenadores desarrollan el reconocimiento de patrones o la capacidad de aprender continuamente y hacer predicciones basadas en datos, tras lo cual realizan ajustes sin haber sido programados específicamente para ello..."

Filtro de búsqueda en redalyc.org

Este concepto ha sido aplicado en otros campos del conocimiento como la educación, la sociología, la psicología, la economía, entre muchos otros. Aplicado a la ingeniería industrial, es muy novedoso ya que reduce significativamente el error humano en el mejoramiento de procesos de manufactura.

El artículo en cuestión propone un modelo matemático y aritmético aplicado en procesos industriales. El principal objetivo es en primera instancia comprobar la competitividad de dichos procesos. En segunda instancia busca determinar si vale la pena el mejorar un proceso que no es lo suficientemente competitivo o por el contrario desecharlo y formar otro proceso desde cero.

El artículo está bien estructurado y referenciado. Ataca directamente cada punto por lo que es relativamente corto a comparación de otros artículos sobre el mismo tema. La mayoría de las referencias son actualizadas y de fuentes confiables como universidades de renombre, buenos journals y diversos libros sobre el tema..

Tabla de autoría propia

Por el otro lado, cabe mencionar que usa un lenguaje muy técnico. Las fórmulas que se describen son muy difíciles de entender si no se tiene un conocimiento matemático al menos intermedio-avanzado. Algo que llamó mi atención es que al filtrar la búsqueda de artículos, aplique un filtro para que no aparecieran textos en inglés. No obstante, a pesar de ser un artículo de una universidad mexicana, solamente el resumen estaba en español y el resto en inglés.

Brito Pacheco y Brito Loeza. Extraído del artículo.

En general el artículo me parece muy útil ya que define muchos conceptos importantes y plantea varias problemáticas con posibles soluciones. A pesar de ser difícil de entender la parte técnica, se logra entender el sentido de los argumentos y se vuelve poco relevante el entendimiento de la totalidad de las fórmulas.

Artículo: Brito Pacheco, C. D., & Brito Loeza, C. F. (2018). Un modelo nuevo variacional para la clasificación binaria en el contexto de aprendizaje automático supervisado. Ingeniería, 22(2),1-8.[fecha de Consulta 20 de Enero de 2020]. Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46758579001