Millones de personas en el mundo estuvieron atentas al primer capítulo de la sexta temporada de Games Of Thrones -GOT- que comenzó el mes pasado. Sin duda, un éxito a nivel mundial, que ha llevado a muchos a aventurarse sobre el qué va a pasar en los capítulos de esta historia.
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La serie que conjuga la acción, el misterio e incluso, el romance, tiene ese encanto particular de giros dramáticos que nos han dejado perplejos, como la muerte de Eddar Stark, en la primera temporada. Sí! El patriarca y de la Casa de los Stark y uno de los principales protagonistas, murió en los primeros capítulos!. Y es que desde su inicio en televisión el año 2011, Games of Thrones ya lleva 61 personajes fallecidos/asesinados (esto sin considerar los incontables soldados que no se consideran personajes de la serie).
Con esta sexta temporada que recién está comenzando, uno no puede evitar preguntarse qué personaje será el próximo. Dado que ninguno de nosotros es George R. R. Martin, el creador de GOT, sólo podemos tratar de estimar, con la información que tenemos a mano, cuál es el destino de nuestros personajes favoritos. La ciencia, las matemáticas y las tecnologías, también han sucumbido al encanto del Juego de Tronos y apoyándonos de herramientas matemáticas y tecnologías, hoy podría ser posible estimar el futuro de estos personajes. Un científico de datos, ha puesto a nuestra disposición un modelo matemático que nos permitirá, basados en la información histórica de la serie, predecir cuánto tiempo de vida le podría quedar a un personaje especifico de Games of Thrones.
Este experimento matemático, utiliza el análisis de supervivencia conocido como “regresión de Cox”, ocupando datos de los personajes, como alianzas, casa de pertenencia (Casa Stark, Baratheon, Lannister, etc); el tiempo en pantalla que han tenido; el rango o el nivel de nobleza y el primer episodio donde apareció el personaje, entre varios otros. Todo lo anterior, para cuantificar la significancia de estas co-variables y hacer un intento de predecir el tiempo de muerte de un personaje de la serie.
Este modelo matemático se representa mediante un lenguaje de programación open source, para análisis estadístico y utiliza la tecnología de Azure Machine Learning, para obtener la capacidad de ejecución que se requiere y analizar estas grandes cantidades de datos, en muy poco tiempo. Azure Machine Learning, es uno de los servicios disponibles en la nube de Microsoft Azure, que permite crear, implementar y compartir fácilmente soluciones de análisis predictivo.
Lo mejor de todo, es que no es necesario ser un matemático para poder usar tecnologías de aprendizaje predictivo e intentar pronosticar quién de tus personajes favoritos sobrevivirá a las encrucijadas de Game Of Thrones. Esto y mucho más se puede hacer con Azure Machine Learning, pues en esta plataforma, tienen a su disposición una amplia variedad de algoritmos y una interfaz sencilla, que permite arrastrar y colocar visualmente el algoritmo que resuelva su problema.
Las aplicaciones que se pueden conseguir en esta plataforma, son tan diversas, que van, por ejemplo, desde este análisis de la historia de Game of Thrones, hasta, si llevamos estas herramientas a otros contextos, como de negocios o con fines académicos. Se podría, por ejemplo, conocer que productos tienen mayores posibilidades futuras de venta o que alumno es propenso a dejar un ramo. Estas herramientas no solo nos permiten entender el presente sino también predecir el futuro. Azure Machine Learning le permite todo tipo de análisis, incluyendo: ¿Qué es lo que ocurre? (Análisis descriptivo), ¿Por qué ocurre? (Análisis de diagnóstico), ¿Qué pasará en el futuro? (Análisis predictivo) y ¿Cuál es la mejor acción a tomar? (Análisis prescriptivo).
Como no queremos dar spoilers de la serie, los invitamos a realizar el experimento ustedes mismos, usando Azure Machine Learning, disponible en Game of Thrones – Survival Analysis
Lo mejor de todo, es que Azure Machine Learning se puede probar de forma gratuita, como parte de los servicios de Microsoft Azure (TRIAL) y se puede explorar todos los modelos matemáticos que están disponibles para lo que se necesite.