Software libre para aprendizaje automático

En la comunidad científica, la publicación de artículos es una actividad central. Quienes se dedican al aprendizaje automático, generalmente asocian a sus artículos, software para resolver un problema determinado, mostrar pruebas de concepto, algoritmos nuevos, combinar técnicas, entre muchas aplicaciones. Sin embargo, pocos son los investigadores que ponen el software a disposición del público. El objetivo principal es obtener resultados para el artículo en turno mientras que el desarrollo y distribución del software no es una prioridad. Este esquema de trabajo constituye un obstáculo para el avance científico ya que:

  • Impide que se reproduzcan con fidelidad los resultados presentados en el artículo.
  • Genera la necesidad de implementación incesante.
  • Dificulta la combinación de diferentes enfoques.
  • Dificulta la comparación entre algoritmos.

Las principales excusas que se suelen poner para liberar el código son:

  • Mi software está horrible. La existencia de un esquema de software libre forzaría a generar mejor código.
  • Nos robarán las ideas. El enfoque debería ser: se extenderán nuestras ideas.
  • No tengo tiempo, además ya lo publiqué. El enfoque debería ser: lo haré y eso me permitirá generar nuevos resultados y experimentos en menor tiempo.

A raíz de esta carencia, en el 2007 se propuso la plataforma MLOSS (Machine Learning Open Source Software). Desde entonces, lentamente ha ido creciendo el interés de la comunidad; en principio, por probar el software disponible; posteriormente, por difundir el propio. Lo importante es que se va ganando terreno en este aspecto.

Confesión: Esta nota surgió del remordimiento que tengo porque no he pulido el software generado en mi tesis para ponerlo a disposición libre.

Referencia: The Need for Open Source Software in Machine Learning

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