Hola soy Artemy Kolchinsky.
En estos tutoriales vamos a hablar
sobre qué es el aprendizaje automático,
y ejemplos de problemas de aprendizaje automático
y algunas razones del por qué
se ha vuelto frecuente en las noticias.
Vamos a empezar y hablemos sobre
qué es el aprendizaje automático,
primero debe tener curiosidad sobre
cómo se diferencia de otro término
que ha oído,
que es la inteligencia artificial.
Yo diría que la inteligencia artificial
es la ciencia general de crear sistemas automatizados inteligentes,
podría ser cosas como jugar al ajedrez,
software para controlar robots o procesos industriales
y muchos muchos otros ejemplos.
El aprendizaje automático es un subconjunto
de la inteligencia artificial
y está particularmente dirigido al diseño de software
que puede aprender automáticamente
a realizar tareas inteligentes
de los datos que se le proporcionan
y desde este punto de vista, en realidad,
esta muy estrechamente relacionado con la estadística,
porque la estadística también esta enfocada en
hacer inferencias de los datos
y usarlas para predecir otras cosas.
Ahora para tener una especie de esquema
de la diferencia entre los dos
podríamos considerar
dos sistemas de inteligencia artificial diferentes
uno de ellos es lo que se llama
el sistema de prevención de colisión en tráfico
T.C.A.S. basicamente este es
un sistema que fue desarrollado
hace muchas décadas para ayudar a los aviones
a evitar colisiones en el aire entre sí,
esencialmente esto es una larga lista de
declaraciones si condicionales y condiciones que dicen cuando
activar una alarma decirle a un avión
que suba y al otro avión que baje
así que estas reglas no modificables
que fueron diseñados para ayudar a evitar colisiones
no son un problema de aprendizaje automático
porque es esencialmente
un programa no modificable, ahora
Lo que yo diría que es un ejemplo de
un problema de aprendizaje automático,
dados algunos datos,
hacer un modelo estadístico de algo como
ingresos personales anuales dependiendo
de cosas como la edad, genero,
del numero de años de estudios,
código postal geográfico, etc.
y usar estas variables independientes,
para hacer una predicción sobre, digamos,
cuánto dinero gana una persona en un año,
ahora, si a tomado una clase de estadística
podría pensar que
esto es solo podría ser resuelto con una
regresión lineal simple, pero resulta que
eso es cierto, esa es una manera de abordar el problema
y una regresión lineal simple
es un caso simple de aprendizaje automático
que está usando datos para construir
un modelo que se puede utilizar
para hacer predicciones sobre otras cosas
si quiere un ejemplo mas cinematográfico de la diferencia entre
la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
puede pensar en la computadora de
2001 una Odisea del espacio, Hal 9000,
que parecia que fue programada para
llevar a cabo una sola tarea
en la misión espacial y un ejemplo clásico de I.A.
es compararlo con la computadora
del clásico de los ochenta, juegos de guerra
qué fue entrenada para aprender a jugar
a la guerra termonuclear global
y luego podría aprende a jugar cosas
como el tres en linea, un ejemplo
de una I.A. con aprendizaje automático.
Voy a hablar de dos áreas principales del
artificio de aprendizaje automático supervisado
y el aprendizaje automático no supervisado
en el aprendizaje supervisado
hay una respuesta correcta a una pregunta
y nosotros entrenamos el algoritmo usándolo,
mostrándole las respuestas correctas,
ejemplos de esto podría ser los siguientes
Le doy una imagen y le pido que la clasifique
como un gato o un perro,
claramente hay respuesta correcta
para la mayoría de las imágenes
o le doy una grabación de audio
y le pido que transcriba lo que dice
la grabación, o finalmente
podría darte algún tipo de datos históricos del mercado de valores,
y pedirle que prediga cual sera el estado
del mercado de valores en un tiempo,
si alcanzará un cierto nivel.
podemos estar en lo cierto o no,
en este tutorial principalmente hablaremos
de aprendizaje supervisado, sin embargo,
usted también debe saber sobre otras areas
del aprendizaje automático, llamado no supervisado,
aprendizaje no supervisado
no hay una respuesta correcta
queremos encontrar patrones
significativos en los datos
esto podría ser algo así como
tomar un conjunto de datos
muy demandados y representarlo en
un bajo espacio de menor dimensionalidad,
podría ser algo como
tomar un conjunto de datos y agruparlos,
así que eso es otro ejemplo
que ve en la pantalla donde puede
ver que hay un diagrama de dispersión,
hay algo de agrupación allí
que es la agrupación correcta, podría no haber una agrupación correcta
pero todavía podríamos
considerar cosas que también incluyen
cosas, como anomalías de detección de valores atípicos
donde no está claro
cual es la respuesta correcta,
pero es util tener un tipo de algoritmo
encontrar patrones.
Además de aprendizaje supervisado y no supervisado
hay muchas muchas otras mezclas
y variaciones y alternativas de estos,
como el aprendizaje por transferencia,
aprendizaje semi-supervisado
no tengo tiempo para explicar
la mayoría de estos,
pero debes saber que este es el
las áreas de dominio del aprendizaje automático no supervisado
son muy grandes, pero el supervisado es
probablemente el que más ha tenido éxito recientemente
hablaremos más sobre el
¿Como funciona realmente
aprendizaje supervisado?
Con aprendizaje supervisado se nos da
lo que se llama un conjunto de datos de entrenamiento,
voy a utilizar como ejemplo fotos
y etiquetarlas como perro o gato
dependiendo de lo que se muestra en la imagen.
Nuestro conjunto de datos entrenamiento
consistiría entonces en un monto de imágenes
todas etiquetadas como gato o perro,
tomamos ese conjunto de datos de entrenamiento
hacemos lo que se llama un modelo estadístico
o en general, algún tipo de modelo
de aprendizaje automatico
y un algoritmo de aprendizaje y hablaremos de
lo que sucede en este proceso cuando
están combinadas, pero cuando
se combinaron decimos que entrenamos el modelo
y el resultado de este
es un modelo entrenado.
Este modelo entrenado a aprendido
algo sobre la asociación entre
las imágenes y la etiqueta de perro o gato,
y una vez lo hayamos entrenado
podemos mostrarle una imagen
que nunca ha visto antes
y va a hacer predicción si es un gato o un perro
si es así, hemos hecho un buen trabajo
entonces la predicción debe correcta,
hablaremos sobre eso después,
es muy importante recordar que
hablamos de un ejemplo clasico
como predecir si en la imagen
hay perros o gatos,
pero hay muchos problemas en el mundo
que pueden ser vistos como
problemas de aprendizaje supervisado,
por ejemplo, aprender a jugar un videojuego
es un ejemplo de un problema de
aprendizaje supervisado, podemos pensar
el problema de aprendizaje supervisado
y mapeo del estado actual
de la pantalla de mi videojuego
y cual debe ser mi siguiente movimiento,
debe ser para la izquierda o la derecha,
salta o dispara, por ejemplo,
una forma en la que dichos modelos
son entrenados en un plazo
se conoce como aprendizaje reforzado,
el aprendizaje reforzado es
un tipo de aprendizaje supervisado
en el que esencialmente el algoritmo
corre muchas veces a través
de alguna secuencia de eventos,
y al final de esta secuencia
recibe una recompensa positiva o negativa,
que cambia cómo correrá a través de la secuencia
para maximizar la recompensa que recibe,
esto va a aparecer mas tarde
en el contexto de GO,
del que hablaremos en otro tutorial
otro ejemplo de aprendizaje supervisado es
el problema de la traducción automática,
así que yo puedo darle una frase en ingles
y podría pedirle al algoritmo que
aprenda a traducir esta frase al español
Tradicionalmente esta tarea ha sido
muy difícil para el aprendizaje supervisado
y algoritmos de aprendizaje automático,
pero como diremos más adelante,
en realidad, a habido una gran avance
en estos recientemente,
algo que podría escuchar en el contexto
de la traducción por máquina, y similares,
es que el aprendizaje de secuencias
solo significa que esta mapeando
de o hacia una larga secuencia
de algo así como, por ejemplo,
una larga secuencia de palabras, como en el lenguaje
y también oirás los términos
redes neuronales recurrentes
y cosas como
redes de memoria a corto plazo LST M
en conjunción con secuencia de aprendizaje
estos son los temas actuales de redes neuronales,
la razón por la que recientemente
han habido muchos avances en la traducción de idiomas,
como último ejemplo
del que hablaré sobre
un sistema de recomendaciones
así que podríamos tomar
el conjunto de canciones que ha escuchado
en alguna aplicación
y sugerirle una nueva canción
que pensamos le va a gustar
basados en las canciones que ha escuchado,
probablemente todos están familiarizados con estos ejemplos,
que en realidad pueden funcionar
sorprendentemente bien recomendando cosas
que realmente puedan gustarte,
ese es otro ejemplo de un problema de aprendizaje supervisado
Así que una de las últimas cosas que quiero que hagas
y que recuerde de este tutorial
es que hay muchos muchos
algoritmos que pueden hacer
aprendizaje supervisado, en la pantalla puede ver
un pequeño subconjunto de estos de los últimos tiempos,
Es posible que hayas escuchado mucho sobre redes neuronales
o sobre aprendizaje profundo
que son en realidad un ejemplo de redes neuronales,
debes recordar que las redes neuronales
son solo un ejemplo de
un algoritmo de aprendizaje automatico
que hay entre muchos otros algoritmos,
de los cuales cada algoritmo tiene pros y contras,
también hablaremos más tarde
sobre algunas de las razones por las que
recientemente son tan frecuentes.
En el proximo tutorial voy a hablar
sobre una forma espacial o geométrica
de entender cómo el aprendizaje automático
realmente hace lo que hace