en este video vamos a hablar de una forma geométrica o espacial para entender como
funcionan las redes supervisadas; en la sección previa hablamos de un problema
típico del aprendizaje de máquina, que toma una imagen y una etiqueta como "gato"
o "perro"; para entender como un algoritmo de aprendizaje de máquina puede aprender a
hacer esto, pensemos en como las imágenes son en verdad representadas; cada imagen
está compuesta de pixeles y cada pixel tiene 3 colores y entonces cada imagen es
en verdad una larga lista de números, que especifican los colores de cada pixel,
entonces podemos darle a nuestro conjunto de datos de entrenamiento, que puede ser
una lista de imágenes y etiquetas; las imágenes son largas listas de números que
en la literatura son llamados, a veces, vectores
ahora bien, estos vectores pueden ser pensados como puntos en un espacio con
muchas dimensiones; por ejemplo si tenemos mil pixeles y cada pixel puede tener 3
colores, entonces será un punto en un espacio de 3000 dimensiones
ahora bien, el algoritmo del aprendizaje de máquina, en algún sentido, piensa en
este espacio de muchas dimensiones, pero para nosotros, para simplificar las cosas
en forma conceptual, vamos a pensar en estas imágenes en un representación con
muchas menos dimensiones; en forma específica, ustedes pueden ver como
podemos pensar en cada una de estas imágenes como un punto en una especie de
espacio abstracto de 2 dimensiones, simplemente para que lo podamos visualizar
y con un propósito de conceptualización
ahora, en este ejemplo de las imágenes, le damos el conjunto de datos de
entrenamiento, como ya dije todas las imágenes en el conjunto de datos de
entrenamiento son simplemente puntos en el espacio y acá yo también nombro a los
puntos de acuerdo a sus niveles, perro o gato; entonces los puntos rojos son las
imágenes de los gatos y los puntos azules son las imágenes de los perros
y así es como se ve el conjunto de datos de entrenamiento en forma geométrica
un algoritmo de aprendizaje supervisado hace lo siguiente: esencialmente trata de
encontrar las superficies que separa a los puntos de una clase, es decir los puntos
que representan a los perros de los puntos de la otra clase, los que representan a
los gatos y lo hace ajustando las "perillas", que llamamos parámetros, para
poder separar de la mejor forma posible, en este caso los puntos rojos de los
puntos azules; y una vez que encontró la superficie, lo que se puede hacer es que
dada una imagen que nunca antes vio, que va a ser también otro punto en el espacio
y puede decir, cae en el lado de los perros o en el lado de los gatos?
y una vez definido en qué lado cae, hace una predicción acerca de esta imagen que
nunca antes había visto, si es perro o gato
esa es básicamente la forma visual o la forma geométrica de pensar acerca del
aprendizaje supervisado y en la próxima sección hablamos de forma de cuantificar o
pensar acerca de cuan bueno es separando esas superficies, que se llama en la
literatura como la generalización