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Inteligencia artificial basada en big data – caso Airbnb

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Por si te lo has preguntado, mucho de lo que nos ocurre en las redes sociales e internet está programado. No programado de planificado de antemano sino escrito en líneas de código que ha escrito un programador y se basan en el empleo de un algoritmo. Un algoritmo se trata de un proceso o colección de reglas para ser seguidas y que son calculadas mediante un ordenador. En este artículo voy a hablar de Airbnb.

Hoy en día la mayor parte de las redes sociales y plataformas de internet utilizan algoritmos que deciden por ti. Ellos ejecutan una serie de reglas y te ofrecen un resultado. Podemos decir que esos algoritmos son de inteligencia artificial puesto que el algoritmo aprende, entiende, toma decisiones y forma una idea determinada de la realidad. Y esto conduce al machine learning, que es el aprendizaje automático de máquinas.

Para ese aprendizaje se suele utilizar big data, una inmensa cantidad de datos, los cuales la máquina procesa y según el resultado de sus cálculos toma decisiones por ti. En este artículo voy a comenzar una serie de artículos con diferentes plataformas que utilizan inteligencia artificial. Van a ser varios artículos y éste es el primero donde hablo de Airbnb.

Machine learning en Airbnb

Airbnb tiene una amplia variedad de problemas de aprendizaje automático que van desde modelos sobre datos estructurados tradicionales hasta modelos basados ​​en datos no estructurados, como reseñas de usuarios, mensajes e imágenes de listas. La capacidad de crear, iterar y mantener modelos de aprendizaje automático saludables es fundamental para el éxito de Airbnb.

Muchas plataformas de aprendizaje automático cubren la recopilación de datos, la ingeniería de funciones, la capacitación, la implementación, la producción y el monitoreo, pero pocas, si es que hay alguna, hacen todo lo anterior sin problemas.

Equipo de Machine Learning

En el cuarto final del año 2016 se formó un equipo en Airbnb de Machine learning. Se estaba trabajando en varios modelos que tardaban una media de 8 a 12 semanas en construirse. Todo estaba construido en Aerosolve, Spark y Scala pero no había soporte para populares paquetes de machine learning como Tensorflow, Pytorch, SK-Learn, etc.

Antes de la formación del equipo Machine Learning tenía una gran importancia en Airbnb para búsquedas por ranking, precios inteligentes y búsqueda de fraudes. Tras la implementación de este equipo se amplificó el alcance de Machine Learning mediante clasificadores de viajes de negocio, listas clasificadas, disponibilidad de hospedaje, mejores fotografías del hospedador, etc.

Infraestructura de machine learning

La idea de este equipo de Machine Learning (ML) era reducir la complejidad de los modelos utilizando soluciones reutilizables. Además, todo se comparte con la comunidad y hay diferentes soluciones que se pueden emplear. Se simplifica el flujo de trabajo para obtener soluciones efectivas. Estas soluciones vienen a través de librerías y un entorno de trabajo más eficiente.

Se crea p0r tanto una plataforma que permite transmitir información cruzada compartida a través de toda la compañía creando un adecuado ambiente de trabajo para hacer lo más adecuado en el menor tiempo posible.

Bighead, el machine learning de Airbnb

Bighead tiene como objetivo unir varios proyectos internos y de código abierto para eliminar la complejidad incidental de los flujos de trabajo de ML. Bighead se basa en Python y Spark y se puede utilizar en piezas modulares, ya que cada problema de ML presenta desafíos únicos. Mediante la estandarización del camino a la producción, los entornos de entrenamiento y los métodos para recopilar y transformar datos en Spark, cada modelo es reproducible e iterable.

Airbnb.io, una plataforma para consultar proyectos

Airbnb posee una plataforma para científicos de datos e ingenieros con varios proyectos de código abierto que permite a la comunidad compartir, ver, aprender sobre como funcionan o como va a funcionar el mundo en los próximos años. Algunos de estos proyectos pueden verse en la Fig. 1.

Figura 1. Proyectos open source en Airbnb

Referencias

  • https://twitter.com/thexxlman/status/1455140141970903043?s=21
  • https://databricks.com/session/bighead-airbnbs-end-to-end-machine-learning-platform
  • https://databricks.com/session/apache-spark-at-airbnb
  • https://scalac.io/blog/financial-intelligence-at-airbnb-with-scala-a-case-study/
  • https://www.tensorflow.org/?hl=es-419
  • https://scikit-learn.org/stable/
  • https://patents.google.com/patent/US11132499B2/en?q=airbnb&oq=airbnb
  • https://airbnb.io/

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