El algoritmo para un libro de texto exitoso… Acerca de los algoritmos
Internet y las tecnologías digitales no habían permeado nuestras vidas cuando se publicó la primera edición de Introduction to Algorithms (MIT Press) en 1990. Los ordenadores personales eran novedosos, Big Data no existía y los algoritmos no estaban tan extendidos como lo están hoy en día. Acerca de los algoritmos.
“Nuestra relación con la información ha cambiado. Ahora la gente sabe qué son los algoritmos. Los algoritmos están en todas partes”, dijo Clifford Stein, uno de los co-autores del libro de texto y director interino del Data Science Institute at Columbia University.
Los co-autores, incluidos Stein, Thomas Cormen (Dartmouth College), Charles Leiserson (MIT) y Ronald Rivest (MIT), comienzan con lo básico y avanzan hacia técnicas algorítmicas avanzadas. Cada capítulo es relativamente autónomo y presenta un algoritmo, una técnica de diseño, un área de aplicación o un tema relacionado.
“Muchos de los algoritmos básicos en sí mismos son los mismos, pero debido a la forma en que el mundo ha cambiado, algunas de las aplicaciones son diferentes”, dijo Stein, quien también es profesor Wai T. Chang de Ingeniería Industrial e Investigación de Operaciones y profesor de Informática en Columbia.
Por ejemplo, los algoritmos fundamentales para las rutas más cortas se remontan a la década de 1950. Hoy, tenemos Google Maps y otro software de enrutamiento. El procesamiento de cadenas también existe desde hace años, pero ahora tiene aplicaciones para proyectos de genoma humano y biología computacional.
Acerca de los algoritmos
Se están descubriendo nuevos algoritmos todo el tiempo, y los algoritmos actuales dependen en gran medida de los datos, según Stein, cuya investigación actual trata sobre cómo incorporar predicciones variables en un algoritmo. “Por ejemplo, al programar entregas de paquetes, aún le gustaría programar la entrega lo mejor posible. ¿Cómo formalizas eso? ¿Cómo se diseñan algoritmos que sean robustos frente a errores en las predicciones? Este tipo de toma de decisiones ocurre todo el tiempo, ajustándose a los datos que llegan en tiempo real”.
Para resaltar la importancia de las aplicaciones de Big Data y el aprendizaje automático como un campo activo de investigación, la cuarta edición de Introduction to Algorithms tiene un capítulo titulado Machine-Learning Algorithms, en el que los autores cubren los algoritmos de agrupamiento (clustering), descenso de gradiente y pesos multiplicativos. También hay nuevos capítulos sobre algoritmos online y coincidencias, 140 ejercicios nuevos y 22 problemas nuevos y revisados.
La enseñanza es fundamental para el diseño y el contenido del libro de texto, que inicialmente evolucionó a partir de las notas del curso. Todos los autores tienen experiencia docente y consideran los capítulos como temas que cubrirían durante las conferencias.
“Eso es parte del éxito, creo”, dijo Stein con respecto a la recepción del libro de texto a lo largo de los años. “Con cada nueva edición, hay una discusión activa entre todos los co-autores sobre qué agregar, qué eliminar. Está determinado por lo que es importante, lo que encaja en la estructura del libro, lo que podemos cubrir de una manera de alta calidad, lo que tenemos la pericia y la experiencia para presentar, y lo que tiene un buen valor educativo”.
— Karina Alexanyan, Ph.D.
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