Que lindo es ver el primer video y que salga Deivid 😄
Programación probabilística
Programación Probabilística: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas
Probabilidad Condicional y Eventos Dependientes
Teorema de Bayes: Aplicaciones y Comprensión de Probabilidades
Teorema de Bayes: Intuición y Visualización Práctica
Cálculo de Probabilidad Condicional con Teorema de Bayes y Python
Aplicaciones Modernas del Teorema de Bayes
Mentiras estadísticas
Errores de Datos en Modelos Estadísticos y su Impacto
Detectar Manipulación en Gráficas Estadísticas
Correlación vs Causalidad: Evitando Errores de Razonamiento
Errores Comunes en el Muestreo Estadístico
Identificación y prevención de la falacia del francotirador
Detectar Manipulación de Datos con Porcentajes
Falacia de Regresión a la Media: Concepto y Ejemplos Prácticos
Introducción a Machine Learning
Historia y evolución del Machine Learning
Vectores Numéricos para Modelado en Machine Learning
Métricas de Distancia en Algoritmos de Machine Learning
Agrupamiento
Algoritmos de Agrupamiento: Clasificación y Aplicaciones Prácticas
Agrupamiento Jerárquico: Algoritmo y Visualización
Algoritmo K-means: Conceptos y Aplicación Práctica
Técnicas de Agrupamiento en Machine Learning
Clasificación
Técnicas de Clasificación en Aprendizaje Supervisado
Clasificación de Datos con Algoritmo K-Nearest Neighbors
Algoritmos de Clasificación en Machine Learning
Pensamiento Computacional: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas
Programación Probabilística: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas
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Transcripción
¿Qué es el pensamiento probabilístico?
El pensamiento probabilístico es una formidable habilidad que permite calcular y actualizar probabilidades a medida que se obtiene más evidencia del mundo que nos rodea. Este tipo de pensamiento es un componente esencial en campos como la medicina, el aprendizaje automático, y la investigación científica, donde las decisiones se toman basándose en evidencias y probabilidades en lugar de certezas.
¿Cómo se diferencia la programación probabilística de la programación estocástica?
- Programación estocástica: Incorpora la aleatoriedad directamente en el código, permitiendo generar simulaciones, por ejemplo, las simulaciones Monte Carlo.
- Programación probabilística: Utiliza modelos y distribuciones de probabilidades para manejar y actualizar la incertidumbre. Esto se vuelve fundamental en contextos donde se requiere tomar decisiones basadas en probabilidades condicionadas y evidencia acumulada.
En el desarrollo de software, estas diferencias impactan en la forma en que se estructuran y ejecutan los modelos de decisión.
Aplicaciones prácticas de la programación probabilística
¿Cómo utiliza Uber la programación probabilística?
Uber aplica la programación probabilística para optimizar la asignación de conductores a usuarios y para estimar los tiempos de llegada. La incertidumbre en el tráfico, accidentes y otros factores imprevistos se integran en modelos probabilísticos. Con una vasta cantidad de datos recolectados de sus flotas, Uber genera hipótesis iniciales para los trayectos y actualiza continuamente estas hipótesis conforme se obtienen más datos.
¿Qué papel tiene en los filtros de Spam?
Los filtros de Spam fueron una de las primeras aplicaciones a gran escala de la programación probabilística en la década de los 90. No había redes neuronales tan avanzadas ni poder computacional suficiente como hoy, pero se generaron modelos que identificaban patrones de Spam. Con cada correo marcado como Spam por el usuario, el modelo se ajustaba, haciendo más precisas estas predicciones con el tiempo.
¿Cómo se aplica en la medicina?
En la medicina, el proceso diagnóstico es intrínsecamente probabilístico. Los médicos generan hipótesis sobre posibles diagnósticos basándose en síntomas reportados, pero estos síntomas son sólo una pequeña fracción de posibilidad ante un vasto abanico de enfermedades. A través de pruebas diagnósticas, cuyo nivel de error varía, se ajustan las probabilidades sobre estas hipótesis para tomar decisiones clínicas. La programación probabilística permite manejar estos márgenes de error y ajustar el diagnóstico de manera más efectiva.
¿Por qué es más probable que Juan solo sea músico?
Un claro ejemplo del uso del pensamiento probabilístico es el ejercicio de Juan. Cuando se plantea que Juan puede ser "músico" o "músico y consumir drogas", intuitivamente se puede pensar que ambas son igual de probables. Sin embargo, el uso de la conjunción "y" indica un subconjunto del universo de músicos, lo cual reduce la probabilidad del evento.
Cada vez que añadimos una condición con "y", el subconjunto resultante es necesariamente más pequeño que el conjunto original, lo que reduce sus probabilidades. Este principio es fundamental cuando se evalúan probabilidades conjuntas y ayuda a evitar atajos mentales en el análisis de eventos.
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A medida que mas avanzamos en contenido mas complejo es mi impresión o el profe avanza mas a su metamorfosis a albert Einstein.
el profe David Aroesti es genial.
vengo del curso anterior así que ya sabia que el “Y” disminuía la probabilidad, pero de no ser por eso, hubiera dicho que es más probable ser músico y consumir drogas jaja
Tensorflow es mi librería favorita para usar modelos 😄
Encontré un articulo super cool sobre este tema y TF
https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-probability-dca4c304e245
En ocasiones siento que el profesor se parece algo a Gabriel García Márquez de joven
Y así, mi camino por el dominio de la Probabilidad y Estadistica (magia oscura reservada para unos cuantos elegidos) comienza.
Muy recomendable leer ‘Cómo mentir con las estadísticas’ de Darrell Huff a medida que avanzas con el curso.
Juan era Músico y consumía drogas :°c
Les comparto una página que encontre con un listado de proyectos open source de programación probabilistica.
https://awesomeopensource.com/projects/probabilistic-programming
Una probabilidad combinada de dos situaciones va a ser siempre menor o igual a la probabilidad de una de esas situaciones.
Lo que pienso es que Platzi debería tener cursos de música…
Primeras impresiones de Juana la Alpaca
¿Cómo fue su primer día? En su primera reunión con Freddy Vega, el CEO de Platzi, Juana tomó fuertes medidas para mejorar la UI de la plataforma: ahora todo es Comic Sans.
A pesar de la negativa de Freddy, Juana argumentó que esta tipografía tendría mucha más conversión en el mercado potencial de los millennials.
Es un día emocionante para Juana en su nuevo cargo. En su primer día ya ha terminado 50 de los más de 100 cursos de platzi y apunta a más. Sus ambiciones son fuertes y espera ser la CEO muy pronto, pero para llegar allá afirma que “falta mucha lana”.
Hola,
Gracias al curso de Programación Dinámica y Estocástica sube que el “Y” reducía la probabilidad. Es mas probable que Juan sea Músico.
Los datos no me parecen suficientes como para determinar si consume drogas o no.
En realidad Juan puede o no consumir drogas. Tiene las mismas probabilidades. Lo que estamos expresando en nuestro bias en contra de los músicos de rock
Les dejo mis apuntes de la clase de hoy 😃
“Y” es un subconjunto, es algo mas pequeño. Reduce el universo de probabilidades.
OMG!! este curso empezó muy bien con el tremendo aprendizaje que deja…saludos profe David!!!
Interesante lo que sigue, ya es un momento de la carrera donde conceptos como Machine Learning ya dejan de ser algo abstractos 😄
Me gustaría recomendar un libro: Thinking fast and slow (Pensar rapido, pensar despacio) de Daniel Kahneman. Puede ser de utilidad para entender el pensamiento probabilístico.
Juan es un músico, es más probable ya que es una sola posibilidad en cambio al decir juan es músico y que consume drogas es menos probable ya que aumenta la incertidumbre probabilística.
Programación probabilística
Se trata del cálculo de probabilidades y la actualización de estas a medida que vayamos adquiriendo más y más datos.
La característica de estos programas es que trabajamos directamente con probabilidades y modelos probabilísticos (distribuciones), a diferencia de la programación estocástica en la que usamos la probabilidad para reemplazar programas determinísticos.
Es decir en estos programas generamos una hipótesis inicial que luego iremos actualizando a medida que vayamos recibiendo más datos.
Ejemplos:
- Filtros de spam → se van haciendo mas precisos a medida que vayamos reportando los casos,
- Tiempo de viaje → actualizamos las probabilidades según obtenemos datos (UBER)
- Test medicos → Los adaptamos para que mientras más peligrosa la enfermedad más probabilidades de reconocerla a costa de generar mas falsos positivos.
Nota:
- Mientras más condiciones tenga un evento menos probable será (intersección de sucesos → y/and )
Algunos ejemplos de librerías basadas en Python para programación probilística:
- PyMC3 🚀
- Edward ◼️
- Pyro
La verdad que al conocer a Juan con la descripción de que se desvela todas las noches y anda de parranda de lunes a sábado lo primero que pensé fue “¡Wooooow! ¿Cómo logra ese físico llevando esa vida?” Con respecto a las drogas al juzgar por su buen físico, expresión y buena postura colporal pienso que puede que consuma pero de una manera controlada 🤔 Agregando, el heavy metal es uno de los géneros mas exigentes para la guitarra, por como la sostiene, se nota que no es un novato 😁 Me gustaría que Juan compartiera su secreto! 😅 Yo duermo mal una noche y ya no me puedo ni parar como él 😪
No olvidar que todo lo dicho antes no es más que una mera opinion 😉
Siempre que utilicemos el operador de conjunción: "y", estamos haciendo que lo que señalamos, sea un subconjunto. Es diferente un músico, a un músico Y que le guste el anime. Estamos señalando a un conjunto más pequeño que el total de músicos.
**Programacion probabilística vs programación estocástica: **En la estocástica nosotros introducimos directamente la aleatoriedad y con eso producimos simulaciones de montecarlo. En la probabilística trabajamos directamente con estas probabilidades y sus distribuciones que nosotros ya conocemos.
Como ya era algo aprendido en cursos pasados, apenas David dijo “y” se redujeron las probabilidades.
yo digo que Juan tiene mucha mucha mucha muchísima plata(dinero). maybe
Sobre Juan, sí logre dar con la respuesta correcta.
Notas de la Clase:
Entender como calcular las probabilidades y como actualizarlas conforme a la evidencia.
Se utiliza en medicina, ML, investigación científica, AI.
Utilizamos probabilidades y modelos probabilísticos para ejecutar cómputos.
Programación Estocástica vs Probabilística
En la Estocástica nosotros mismo generamos la aleatoriedad para realizar los cálculos, mientras que en la probabilística ya esos datos existen
Ejemplos de Programación Probabilística
Uber: Estimación de los tiempos de llegada.
Filtros de SPAM: Generación del modelo de SPAM para incorporar evidencia que se podía utilizar para comparar.
Un buen libro para entender lo que dice David es el libro “Pensar rápido, pensar despacio” de Daniel Kahneman. Excelente libro acerca de sesgos mentales.
es mas probable que sea musico
Que sea musico
Que sea músico no implica necesariamente que sea drogadicto
Recordaba del anterior curso la explicación de Y y O entonces me fue fácil darme cuenta que al respuesta es músico.
Si al iniciar el curso el video no carga, intenten cambiando al servidor C en la configuración del reproductor.
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- Server C
Yo pense en que las probabilidades eran más elevadas con la descripción que daba.
La programación probabilística y el pensamiento probabilístico nos ayudan a:
- Calcular las probabilidades a tu alrededor.
2.Cómo actualizar estas probabilidades conforme experiencia.
¿Para que usamos la programación probabilística?
- Ejecutar computo con probabilidades y sus modelos.
-Diversos campos como: medicina, I.A, investigación científica.
-En lenguajes o librerías como Pyro
Programación Estocástica VS Programación Probabilística:
La programación estocástica se establece la aleatoriedad y la probabilística en probabilidades y su solución.
Nota: Recuerda que Y(and) siempre disminuye nuestra probabilidad.
Glosario Introducción al Pensamiento Probabilístico
- Simulacion de montecarlo
- Programacion estocastica y probabilistica
- Subset o Subconjunto
Pensé de Juan que no era un músico tan talentoso pero con muchas ganas así que le tomaba más tiempo aprender a tocar su gutarra que a otra persona. Pensé “Juan es un músico de rock y tiene problemas para aprender”
La computadora solo calcula numeros muy rapido (y cada vez mas) puede hacer barajar muchas probabilidades muy rapido, pero el reto que pone el profesor son sesgos cognitivos ““Un sesgo cognitivo es un efecto psicológico que produce una desviación en el procesamiento mental, lo que lleva a una distorsión, juicio inexacto, interpretación ilógica, o lo que se llama en términos generales irracionalidad”” a una maquina no le pasa eso le pasa al que a hecho el programa en todo caso, la maquina de turing es completamente racional si no da los resultados esperados es que hay algo mal en la entrada de datos o en su proceso.
Me sentí en otro curso, ¿Alguien mas noto los cambios? son mínimos de todas formas xD
siempre que digas “y” es mas pequeño
Yo pensé que era músico y tomaba drogas. Gracias por el conocimiento que nos has regalado hoy.
Me agrada Juan…
que feo ese estereotipo de que sea drogadicto 😄
Que sea músico y que toque “la planta” :3
La respuesta la acerté gracias al curso de Programación dinámica y estocástica del profesor David 😃 Recomendada
Vengo del curso de programación dinámica y estocástica ahí te explican probabilidad y le atine al Juan
Que sea músico, excelente inicio de curso
en clases de programación estocástica y probabilistica mencionaste sobre el uso de Y, por lo tanto al usarse Y se crean sub conjuntos del gran conjunto a probar.
¿La probabilidad de que un músico fiestero se drogue disfrute Pokemon pero además estudia en platzi? 😆🤓
La gente que ha atendido a tus otras clases seguramente sabrían la respuesta porque en cursos anteriores dabas la respuesta a esta pregunta
Juan es músico
Me parece interesante el tema para aplicaciones en la industria.
Venga a darle con todo
Usa drogas
Ya sabía la respuesta al dilema del músico ya que vengo del curso de estadística jcomputacional jaja con el mismo profe Deivid
Me imagine a Juan reduro, somos muy sesgados.
-
¿Dónde se utiliza la programación probabilística?
- Medicina
- Machine learning
- Mundo científico
-
Diferencia entre programación tradicional y estadística
Utilizamos probabilidades en lugar de variables
-
Diferencia entre programación estocástica y estadística
- Estocástica
- Implementa aleatoriedad
- Estadística
- Se trabaja directamente con la aleatoriedad
- Estocástica
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Objetivos de la programación probabilística
Obtener evidencias para validar hipótesis
Yo no supuse que Juan fuera del grupo que consumiera drogas además de ser músico ya que no tengo suficiente información.
Respuesta:
La media de roqueros que conozco tienen una actitud similar a la del ejemplo, la fracción que ademas consume drogas es quizás la mitad de la anterior…
Por lo que diría que juan pertenece al conjunto de roqueros, aunque esto no descarte que también al subconjunto que consume droguillas.
Espero que los ayude
Músicos y drogas y pokemón.
Un dos por tres por mi.
😄
eres genial!
yo pense q hay mas probabilidad de q juan sea sordo
Existe el pensamiento generalizado de que un músico y en especial un rockero, usa drogas, y el ejemplo muestra que el pensamiento probabilístico es lo opuesto a la idea de generalización que nos acompaña en nuestras sociedades.
Pensé que era menos probable que fuera musico y le gustaran las drogas, porque pensé en el ejemplo de las probabilidades de posibles parejas, por ejemplo, si existen 8 billones de personas suponiendo que eres un hombre heterosexual ahora la probabilidad de una posible pareja se parte a la mitad por que solo existen 4 billones de mujeres en el mundo, y la probabilidad se puede ir haciendo mas pequeña si agregas mas condicionales, como por ejemplo, que sea mayor de 18 años y menor de 40 años, o que no este comprometida, o que mida mas de 150cm y así sigue y sigue 😃
quisiera preguntar si esta regla del y se cumple siempre porque mi logica me dice que no porque ejemplo si yo dijera cuanta probabilidad hay de que alla gente comiendo hamburguesas, si a eso le agrego hamburguesas y soda puede que el nro en vez de bajar suba es decir puede ser mas probable que la gente este comiendo la hamburguesa con soda que sin ella, en este caso no se cumpliria.
o si ?
Sinceramente, mi respuesta fue que Juan es Músico. Justificación inicial: No dejarme llevar por el prejuicio. Han de ser muchos más los músicos que los músicos que se drogan. También tiene algo de intuición, pues mi hijo es músico, afortunadamente no consume drogas 😉
Pero la verdad, que el gráfico del conector Y me ha demostrado que, siendo de profesión programador, debí considerar desde el principio que la probabilidad mayor es que Juan solo sea músico 😉
Pensé que Juan era un drogadicto
Estigmaticé a Juan 😦
Que linda forma de explicar estos temas, tiene carisma y sabe expresarse re bien el profe ! 😄 😄
Me sentí como mi abuela juzgando a Juan JAJAJA
wow mi mente acaba de estallar, 😱 😍, aveces si suena tricky y es mas simple de lo que parece ser, y otras veces caemos en sesgos, como la probabilidad de juanito el musico
Pense en el video 1 en solo musicos porque la probabilidad era mayor de que fuera solo musico.
Lo que pensé de Juan fue Música, rock y excesos
Yo pense que lo más probable de usar drogas porque salía todos los días a parradear. Que interesante sesgo basado en un prejuico.
juan usa drogas jajja
VAAAAAAAMO DEIIIVII ❤️
Empezando el curso con muchas ganas!!! 💪
No había suficiente información para determinar si Juan consumía drogas únicamente con el dato que es músico
Lo mas probable es que use drogas debido a la cantidad de dias que pasa bebiendo, en un cuerpo sin sustancias prohibidas, tomar de lunes a sabado no seria algo muy bonito que digamos
Cuando el profesor hizo la pregunta, rapidamente recordé las clases del curso anterior y pude acertar. Los lenguajes para programación probabilistica que encontré son estos:
- Alquimia (basado en c++)
- Pyro y PyMC4 (basados en python)
- Greta (basado en R)
- hakarul (basado en haskel)
- PRISM (basado en prolog)
Qué pasó Juan? Antes eras chevere!
y reduce las probabilidades.
En cuánto a la medicina, se tiene que tener en cuenta, que el peso de las probabilidades, hace que la vida del paciente mejore o se vaya al caño.
Lo que se hizo para aprender a detectar el spam, fue con programación probabilística.
Los filtros de Spam, son de las primeras aplicaciones en nuestra vida diaria, de la inteligencia artificial, el Machine Learning, basados obviamente en la programación probabilística.
Ejemplos de programación probabilística: Uber. Su aplicación necesita constantemente estar actualizando los datos, para hacer eficientemente su trabajo. Por lo que se incorporan datos a un modelo probabilístico, para dar estimados de tiempo de conductor a pasajero.
La programación probabilística, también está incluida dentro de los módulos de Python, con el mencionado: Pyro, que nos permite manejar modelos estadísticos y otras cositas más.
Ahora la estócastica, solo está basada en aleatoriedad y la probabilístca, en manejar las probabilidades que se tienen, es decir que el programa está supeditado al peso de cada probabilidad.
Dentro de la programación probabilística, tomamos directamente las probabilidades no las variables, esto es lo que hace mucho eco entre la programación determinística y la programación probabilística.
Con la programación probabilística, podemos comprobar con experimentos, las hipótesis y teorías que queramos.
La programación probabilística, es aplicada en muchos campos, no solamente en el desarrollo de aplicaciones, también en el uso de medicinas y las predicciones que se pueden generar con las simulaciones. En la cosmología y astronomía, en las finanzas y también si tenemos entusiasmo, en nuestra vida personal.
El pensamiento probabilístico, reune diferentes capacidades de análisis, pero un análisis estadístico de las situaciones, de los resultados y de los posibles resultados, tomar también las correctas medidas para actualizar los datos y también las conclusiones de estos.
- Cuándo utilizamos la palabra “y”, significa que algo es un subconjunto de otro conjunto, y un subconjunto no puede ser más grande que el conjunto.
- La “y” siempre nos reduce el universo de probabilidad.
- Ser músico es más probable que ser músico “y” consumir drogas.
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