Conceptos y aplicaciones de IA

=NOTAS=

• La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se ocupa de crear sistemas y programas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la comprensión del lenguaje natural, el razonamiento, la percepción y la toma de decisiones.

• El Machine Learning (Aprendizaje Automático) es una técnica de IA que utiliza algoritmos para aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento en una tarea específica sin ser programado específicamente para ello. En otras palabras, el Machine Learning permite a un sistema aprender y mejorar por sí solo a medida que recibe más datos.

• El Deep Learning (Aprendizaje Profundo) es un tipo de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para aprender y resolver problemas complejos, como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Estas redes neuronales están compuestas por capas de nodos que procesan la información y la transfieren a la siguiente capa para su procesamiento adicional. A medida que los datos se introducen en la red, se ajustan los pesos de las conexiones entre los nodos para mejorar el rendimiento del modelo.

En resumen, el Machine Learning es una técnica utilizada en la Inteligencia Artificial para permitir que los sistemas aprendan de los datos y mejoren su rendimiento en una tarea específica, mientras que el Deep Learning es una técnica más avanzada de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para resolver problemas complejos.

Lo que sé después de ver la clase

Lo que sabía antes de ver la clase

Aquí tambien dejo algunos apuntes que no están en la imagen:

• NLP (Natural Learning Processing): Comprender el lenguaje.

• Visión artificial: Es enseñar a un modelo de inteligencia artifial a ver.

• Robótica: Asociación de movimientos para automatizar una tarea.

• IA generativa: Se clasifica lo que ya existe y puedo generar algo nuevo.

Si tuviera que explicar de manera sencilla los tres modos de aprendizaje de IA, lo haría de la siguiente manera:

• Aprendizaje supervisado: se le dice a un niño que clasifique en cajas unos elementos que se le dan (frutas, lápices y libros), las cajas tienen las etiquetas de “frutas”, “lápices” y “libros”, el niño solo debe clasificar los objetos que se le den en esas únicas tres cajas.
• Aprendizaje no supervisado: al mismo niño se le dan los mismos objetos, pero más de tres cajas sin etiquetas para que él haga las clasificaciones que desee con respecto a características comunes que encuentre en los objetos. En este caso, el niño puede determinar si clasifica por características similares de texturas, colores u otras.
• Aprendizaje por refuerzo: se le dice al mismo niño que debe colorear un dibujo sin salirse de las líneas, se maneja un sistema de puntos y, cada vez que se salga de la raya se le quita un punto, mientras que se le van sumando puntos a medida que colorea el dibujo hasta que lo coloree bien completamente.

Espero que este aporte ayude 😃.

¡Quiero compartirles un poco de humor! Creo que este meme queda perfecto para esta clase, especialmente por la explicación del profesor Carlos respecto al aprendizaje no supervisado.
¡Bendiciones a todos!

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¡Claro! Aquí te cuento una historia para explicar estos conceptos a un niño de 5 años:

Había una vez un grupo de robots que querían aprender a hacer tareas como lo hacen los humanos, como hablar, escuchar, pensar y resolver problemas. Así que crearon una inteligencia especial que los ayudó a hacerlo. Esta inteligencia era como un cerebro mágico que les permitía aprender de todo lo que veían y escuchaban.

Pero, ¿cómo aprendieron los robots a hacer todas estas cosas? Bueno, fue gracias a una técnica especial llamada Aprendizaje Automático. Esta técnica les permitió aprender por sí mismos a partir de ejemplos y datos, como los niños que aprenden a hablar y caminar por sí mismos.

Pero, algunos robots querían hacer tareas aún más difíciles, como reconocer rostros, entender lo que dicen las personas y aprender a jugar juegos nuevos. Así que usaron una técnica aún más avanzada llamada Aprendizaje Profundo. Esta técnica fue como si estuvieran creando un cerebro gigante y complejo que les permitió hacer cosas aún más increíbles.

Y así, los robots se convirtieron en unos expertos en tareas que antes solo podían hacer los humanos. Con la ayuda de la inteligencia artificial, el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo, pudieron hacer todo tipo de tareas increíbles, como conducir coches, hacer recomendaciones de películas, y mucho más. Y lo mejor de todo, ¡aprendieron a hacer todo esto por sí mismos!

Conceptos y aplicaciones de IA

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y el reconocimiento de patrones. Dentro de la IA, existen varias técnicas y enfoques, entre los que destacan el machine learning, el deep learning y las redes neuronales.

Machine Learning

El machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos que permitan a las máquinas aprender a partir de datos. A través del machine learning, las máquinas pueden identificar patrones y relaciones en los datos, y utilizar esta información para tomar decisiones automatizadas. El machine learning se utiliza en una gran variedad de aplicaciones, como la detección de fraudes, la recomendación de productos y el diagnóstico médico.

Deep Learning

El deep learning es un subcampo del machine learning que se enfoca en el uso de redes neuronales artificiales para el aprendizaje automático. Las redes neuronales profundas son capaces de aprender una jerarquía de características a medida que procesan la información, lo que les permite realizar tareas extremadamente complejas con una gran precisión. El deep learning se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la traducción automática.

Redes Neuronales

Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano. Se trata de un conjunto interconectado de nodos (neuronas artificiales) que trabajan juntas para procesar información y producir una salida. Las redes neuronales pueden aprender patrones y relaciones complejas en los datos, lo que las hace útiles en muchas aplicaciones de inteligencia artificial.

Relación entre Machine Learning, Deep Learning y Redes Neuronales

El machine learning, el deep learning y las redes neuronales son herramientas fundamentales en la inteligencia artificial, y están estrechamente relacionados. El machine learning utiliza una amplia variedad de algoritmos, incluyendo redes neuronales, para aprender a partir de los datos. El deep learning utiliza redes neuronales profundas para realizar tareas extremadamente complejas, y se considera una forma avanzada de machine learning. Las redes neuronales son la base del deep learning, y son esenciales para muchas aplicaciones de inteligencia artificial.

En resumen,

la inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. El machine learning, el deep learning y las redes neuronales son técnicas fundamentales en la inteligencia artificial, y están estrechamente relacionados.

En mi país no está disponible el documental en Netflix pero encontré uno en YouTube.

A mi siempre me ha parecido un gran resumen el video de Dot CSV
https://www.youtube.com/watch?v=KytW151dpqU

NOTAS:

Conceptos y aplicaciones de IA

IA

• Todo aquello que de una manera no biológica, intenta replicar el pensamiento y comportamiento humano

Machine learning

• Algoritmos que tienen el objetivo de hacer que se replique el comportamiento humano en la inteligencia artificial.
  • Modelos de clasificiación
  • Modelos de regresión
  • Arboles de decisión

Deep learning

• Algoritmos que simulan la inteligencia humana mediante redes neuronales artificiales
  • Con esto se logra un aprendizaje profundo.
• Aprendizaje supervisado: (tengo una variable objetivo)
  • Datos etiquetados
  • Etiquetas
  • Entrenamiento de modelo
  • Predicción
• Aprendizaje no supervisado: (no tengo una variable objetivo)
  • Datos no etiquetados
  • Machine learning
  • Resultados (clústeres y etiquetas
• Aprendizaje por refuerzo: Tengo un objetivo específico pero no una variable.

Aplicaciones de IA:

• NLP
  • Procesamiento de lenguaje natural: algoritmos que simulan la comprensión semántica del lenguaje
• Visión artificial
  • Tareas de clasificación de imágenes
• Robótica
  • Asociación de movimientos para automatizar una tarea
• IA generativa
  • Clasifico lo que ya existe
  • Genero algo totalmente nuevo

Espero aprender alguito ya que de esto no sé…

Recap:

• El aprendizaje supervisado funciona con la ayuda de un conjunto de datos bien etiquetados, en los que el resultado objetivo es bien conocido.
• El aprendizaje supervisado tiene un mecanismo de retroalimentación.
• El aprendizaje supervisado puede dividirse a su vez en problemas de clasificación y problemas de regresión. En la clasificación, la variable de salida es categórica, mientras que en la regresión, la variable de salida es un valor real o continuo.
  Por ejemplo, si una máquina predice si un empleado recibirá o no un aumento de salario, se trata de Clasificación, pero si responde a cuánto es el aumento de salario, se trata de Regresión.
• El Aprendizaje Supervisado se utiliza en áreas de evaluación de riesgos, clasificación de imágenes, detección de fraudes, reconocimiento visual, etc.
• En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo se entrena con datos no etiquetados. La máquina intenta identificar los patrones ocultos y dar una respuesta.
• El aprendizaje no supervisado puede agruparse a su vez en agrupación y asociación.
• Las áreas de aplicación del aprendizaje no supervisado incluyen el análisis de un carrito de compras en e-commerce, la agrupación semántica, los sistemas de recomendación (recomendaciones de productos en un e-commerce), etc.
• Los algoritmos de aprendizaje supervisado más utilizados son el árbol de decisión, la regresión logística, la regresión lineal y la máquina de vectores, soporte.
• Los algoritmos de aprendizaje no supervisado más utilizados son la agrupación k-means - k-means clustering, la agrupación jerárquica - hierarchical clustering y el algoritmo apriori.

Inteligencia artificial:
Es todo aquello que de una u otra manera por medio de redes neuronales artificiales intenta replicar el pensamiento humano.
Machine Learning:
Son toda serie de algoritmos, algebra, estadística, cálculos que a través de bases matemáticas van a lograr llevar el “conocimiento” a una IA para replicar el pensamiento humano.
**Deep Learning: **
Se fundamenta en redes neuronales, mientras se tenga más redes neuronales vamos a tener un aprendizaje más profundo simulando el comportamiento humano.

Pausé el video para realizar el ejercicio y realmente no conocía los dos últimos conceptos.

Así que sintonizada a aprender.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial con Diferentes Modelos de Aprendizaje

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural es una aplicación de la IA que se utiliza para comprender y generar lenguaje humano. Algunas aplicaciones de NLP son:

Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales como Siri y Alexa utilizan NLP para comprender los comandos de voz de los usuarios.
Traducción automática: Los sistemas de traducción automática utilizan NLP para traducir texto de un idioma a otro.
Resumen de texto: Los sistemas de resumen de texto utilizan NLP para resumir grandes cantidades de texto en un resumen más breve.

Visión Artificial

La visión artificial se utiliza para procesar imágenes y video. Algunas aplicaciones de la visión artificial son:

Reconocimiento de objetos: Los sistemas de reconocimiento de objetos utilizan la visión artificial para identificar objetos en imágenes.
Conducción autónoma: Los vehículos autónomos.

Aplicaciones de IA generativa

La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para crear contenido original, como música, arte y texto. Estos modelos pueden crear contenido nuevo a partir de patrones y estilos existentes, lo que ha dado lugar a aplicaciones como la creación de música y la escritura de guiones.

• Música generada por IA: La IA generativa ha sido utilizada para crear música, incluso para componer piezas originales. Los modelos pueden aprender de grandes bases de datos de música y luego crear nuevas piezas basadas en esos patrones.

• Arte generativo: Los modelos de IA generativa también han sido utilizados para crear arte original. Estos modelos pueden aprender de imágenes y patrones existentes para crear nuevas obras de arte en una variedad de estilos.

• Texto generativo: Los modelos de IA generativa pueden ser entrenados para crear texto original, como guiones, artículos y poesía. Estos modelos pueden aprender de grandes bases de datos de texto y luego crear contenido nuevo basado en esos patrones.

En conclusión,

la inteligencia artificial es una tecnología en constante evolución con una amplia gama de aplicaciones en una variedad de industrias. Los modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, junto con las técnicas de NLP y visión artificial, son herramientas importantes en el campo de la IA que se utilizan para abordar una variedad de problemas y crear soluciones innovadoras. A medida que la IA continúa evolucionando, es probable que veamos aún más aplicaciones en áreas como la robótica y la IA generativa.

Resumen de lo que entendí + algo que investigué, conciso y directo. Espero sea útil:

1. Inteligencia artificial Se enfoca en crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana.

2. Machine learning Es una técnica (conjunto de algoritmos) de Inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender y mejorar automáticamente en tareas sencillas, con base en modelos simples(ejemplo: predecir el precio de un vehículo a partir de una variable como la inflación). Puede ser supervisado y no supervisado.

3. Deep learning Es una técnica de Machine learning que permite a los sistemas aprender y mejorar automáticamente en tareas complejas con base en una gran cantidad de datos (ejemplo, Conduccion automatizada de un Tesla). Se utilizan redes neuronales.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático que se basa en el concepto de que un agente (una máquina o un robot) puede aprender a través de la interacción con su entorno y recibir una recompensa o un castigo según su comportamiento.

En el aprendizaje por refuerzo, el agente toma una acción en un estado determinado y luego recibe una recompensa o un castigo según el resultado de esa acción. El objetivo del agente es maximizar la recompensa acumulada a largo plazo.

A diferencia del aprendizaje supervisado y no supervisado, en el aprendizaje por refuerzo, el agente no tiene datos etiquetados o no etiquetados para aprender. En su lugar, debe tomar una serie de decisiones basadas en la interacción con el entorno y la retroalimentación del sistema de recompensas.

Algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje por refuerzo incluyen la conducción autónoma de vehículos, la robótica y los juegos de computadora.

A pesar de que el aprendizaje por refuerzo puede ser una técnica poderosa para resolver problemas complejos de decisión, su implementación puede ser difícil debido a la complejidad de definir la función de recompensa adecuada para el agente, el gran número de posibles acciones y estados, y la dificultad de encontrar una solución óptima.

Relación con la inteligencia artificial

El aprendizaje por refuerzo es una técnica importante en el campo del aprendizaje automático y, por lo tanto, está relacionado con la inteligencia artificial. Al igual que el aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje por refuerzo se utiliza para enseñar a las máquinas a aprender y tomar decisiones en situaciones complejas.

Reto de clase

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial se refiere a la creación de sistemas informáticos que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas.

Machine Learning

El aprendizaje automático (machine learning) es una subcategoría de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender y mejorar su desempeño en una tarea específica, sin necesidad de ser programadas de manera explícita.

Deep Learning

El aprendizaje profundo (deep learning) es una técnica avanzada de aprendizaje automático que se basa en la creación de redes neuronales artificiales capaces de aprender y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes y voz, a través de múltiples capas de procesamiento de datos.

Aquí mi aporte sobre ésta ejercicio

Mapa conceptual por DotCSV

Muy recomendado este video: https://www.youtube.com/watch?v=KytW151dpqU&ab_channel=DotCSV

Para los que le mueven a Python y le llama esto de IA, este curso esta muy top:
https://platzi.com/cursos/redes-neuronales/ 😄

Ahora entiendo porqué tienen el nombre de “retos” las actividades propuestas, el ponerme a pensar sobre la imagen de un concepto que no conocía bien (pero al cual siento que pude acercarme) fue, en efecto, todo un reto. Primero, dejaré mis percepciones iniciales y, en seguida, intentaré resumir mis aprendizajes 😃.

Resumen de definiciones iniciales:

• IA: Todo elemento no biológico (algoritmos, modelos u otros) que replique el pensamiento y comportamiento humano.
• Machine Learning: Algoritmos para simular el pensamiento humano en toma de decisiones con bases probabilísticas, estadísticas y algebraicas.
• Deep Learning: Algoritmos que funcionan como redes de información (redes neuronales) para tener un aprendizaje profundo que le permita resolver problemas complejos con bases matemáticas y técnicas robustas. Permiten simular la inteligencia y comportamiento humano.

RETO.
Veo una clara diferencia en los conceptos de machine learning y deep learning que tenia con la realidad, y como siempre la realidad es mucho mas compleja y maravillosa; la forma en la que matemáticamente se puedan crear modelos neuronales parecidos a los del cerebro humanos es totalmente fascinante y me lleva a querer tener una mayor inmersión en el mundo de la IA.

la IA es un campo de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. El machine learning, el deep learning y las redes neuronales son técnicas fundamentales en la inteligencia artificial, y están estrechamente relacionados.

• La inteligencia artificial (IA) busca crear sistemas y algoritmos capaces de realizar tareas que antes solo podían ser realizadas por seres humanos.
• El aprendizaje automático (machine learning) es una técnica de IA que permite a los sistemas aprender a partir de los datos y mejorar su desempeño en una tarea específica.
• El aprendizaje profundo (deep learning) es una técnica de aprendizaje automático que se enfoca en diseñar redes neuronales complejas capaces de aprender representaciones abstractas de los datos de entrada, y ha logrado importantes avances en el reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y otros campos.
  • Redes neuronales

Tipos de aprendizaje:

• Supervisado: es un sistema que está basado, en una variable objetiva. Ejemplo: Si vamos a clasificar debemos saber que es lo que vamos a clasificar.
• NO Supervisado: No es específico y no tienen una variable objetiva, categoriza y da resultados según tenga los datos.
• Aprendizaje por refuerzo: Es una mezcla de los dos, tienen un objetivo específico, no una variable pero se busca mediante un sistema de recompensas que la AI aprenda a optimizar para ese objetivo específico.

Aplicaciones de inteligencia artificial

• NLP: procesamiento del lenguaje semántico natural.
• Visión artificial (computer vision): Se suele usar para clasificar imágenes, para especificar una imagen lo que encuentra.
• Robótica: Asociación de movimientos para automatizar una tarea.
• AI generativa: No solo se clasifica algo que ya existe, sino que con esos datos se genera algo nuevo, una imagen nueva, un poema, algún resumen, movimientos de música totalmente nuevo.

Y aquí les dejo sobre Aprendizaje por Refuerzo:

• Aprendizaje por refuerzo
  • Es un enfoque de aprendizaje automático en el que una máquina aprende a través de ensayo y error para tomar decisiones óptimas en un entorno determinado. Para lograr esto, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo recibe una señal de “recompensa” o “castigo” después de cada acción que realiza en el entorno. Si la acción fue correcta y llevó a un resultado deseado, se da una recompensa positiva, mientras que si la acción fue incorrecta y condujo a un resultado no deseado, se da una recompensa negativa.
  • Ejemplo: enseñar a un robot a jugar al ping pong. Al principio, el robot no sabe cómo golpear la pelota, pero con el tiempo aprende a través de la retroalimentación del éxito o fracaso de cada golpe que realiza. Si logra golpear la pelota de manera efectiva, recibe una recompensa en forma de puntos o elogios. Si no lo hace bien, recibe una penalización en forma de puntos perdidos o críticas. Con el tiempo, el robot aprende qué movimientos son efectivos para golpear la pelota y cuáles no, y ajusta su comportamiento para maximizar su puntuación.

Aprendizaje supervisado y no supervisado

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se basa en el concepto de que las máquinas pueden aprender por sí solas, sin ser programadas explícitamente, a través de la experiencia y los datos. El aprendizaje automático se divide en dos categorías principales: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, se alimenta al modelo de aprendizaje automático con un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos que ya tienen una respuesta conocida o una etiqueta. El modelo aprende a partir de estos datos etiquetados para hacer predicciones precisas sobre nuevas entradas. El objetivo del aprendizaje supervisado es que el modelo pueda generalizar su aprendizaje a nuevas instancias y predecir etiquetas para entradas desconocidas.

Algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje supervisado incluyen la clasificación de correo no deseado, el diagnóstico médico, la detección de fraudes y la clasificación de imágenes.

Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, el modelo se alimenta con un conjunto de datos no etiquetados, es decir, datos sin respuestas conocidas o etiquetas. El modelo debe encontrar patrones y estructuras en los datos por sí solo. El objetivo del aprendizaje no supervisado es descubrir información oculta y útil en los datos.

Algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje no supervisado incluyen la segmentación de clientes en grupos con fines de marketing, la detección de anomalías en datos, la identificación de temas en texto y la compresión de datos.

Relación con la inteligencia artificial

Tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado son técnicas fundamentales en el campo del aprendizaje automático, que a su vez es un subcampo de la inteligencia artificial. Las aplicaciones de ambas técnicas son diversas y están en constante crecimiento, impulsadas por el auge de la cantidad de datos disponibles y la necesidad de tomar decisiones más precisas y basadas en datos.

Equipo, les comparto mis apuntes sobre Machine Learning y sus 2 tipos de modelos de de aprendizaje: Modelo Supervisado y No Supervisado. Quizás les sirva:

Existen dos tipos de modelo de Machine Learning:

• Modelos Supervisados

  • Explicación técnica: es un algoritmo de aprendizaje automático que se entrena con ejemplos de entrada y salida etiquetados, con el objetivo de poder predecir la salida correspondiente para nuevas entradas.
  • Explicación simple: Es cuando se quiere ordenar un montón de información en base a un objetivo.
  • Ejemplo: podría ser el entrenamiento de un modelo para clasificar correos electrónicos como spam o no spam. En este caso, se proporcionaría al modelo un conjunto de datos etiquetados que incluya correos electrónicos marcados como spam y no spam, junto con ciertas características de los correos electrónicos, como palabras clave o patrones de formato, y el modelo aprendería a relacionar estas características con la etiqueta correspondiente para poder clasificar correos electrónicos nuevos como spam o no spam con precisión.

• Modelo No Supervisado

  • Explicación técnica: se utiliza para explorar patrones en un conjunto de datos sin etiquetas previas.
  • Explicación simple: Es cuando se quiere ordenar un montón de información sin un objetivo preciso. En este caso, el Modelo Supervisado se encarga de encontrar patrones que los datos en común para así clasificarlos.
  • Ejemplo: Se puede identificar qué productos se compran juntos con frecuencia en un conjunto de datos de ventas de un supermercado. El algoritmo podría descubrir que los clientes que compran leche y huevos también tienden a comprar pan. Una vez que se han identificado estas asociaciones, se pueden usar para realizar recomendaciones a los clientes, como mostrarles anuncios de pan cuando compran leche y huevos.

no encontré en recursos el woorbook.

El aprendizaje supervisado es como si un profesor te dijera qué respuestas son correctas y qué respuestas son incorrectas en un examen. Así, puedes aprender a responder las preguntas correctamente.

El aprendizaje no supervisado es como si te dieran un montón de piezas de rompecabezas y tuvieras que encontrar las que encajan juntas sin que nadie te diga cómo hacerlo.

Por último, el aprendizaje por refuerzo es como cuando tus padres te dan una recompensa por hacer algo bien, y te castigan por hacer algo mal. Así, aprendes a hacer lo correcto para obtener más recompensas y evitar los castigos.

Mis respuestas sobre lo que es la inteligencia artificial, machine learning y deep learning:

Explicándolo de una parte más fácil y como se genera el detalle

Aprendizaje Supervisado

Es todo algoritmo que tiene un variable como objetivo, que resive entrenamiento para clasificar segun los datos: Por ejemplo

Le damos entradas de datos etiquetados para su clasificación.

Aprendizaje no supervisado

Es cuando no tiene ese entrenamiento previo (osea no tiene esa variable objetivo), el algoritmo lo clasifica de acuerdo a las características similares que comparten para crear una clasificación en grupos de acuerdo a los datos.

Aprendizaje por refuerzo

Es una mezcla de los dos aprendizajes, en que se tiene un objetivo (no una variable) mediante un sistema de recompensas, en la cual aprende a optimizar.

Aplicaciones de los diferentes niveles de aprendizaje (supervisado o no y por refuerzo)

• NLP (Natural Learning Processing): Simula la comprensión del lenguaje.
• Visión artificial: Identifica caracteristicas de una imagen.
• Robótica: Asociación de movimientos similares a la de un humano para automatizar una tarea en especifica.
• IA generativa: Genera en base lo que ya existe, con capacidad de generar algo nuevo.

El video al que se refiere el profesor de alphago está en youtube y con subs en español: https://www.youtube.com/watch?v=GIJ7zr4sYx4

Quiero compartir con ustedes como le puedo explicar a mi papa que tiene 67 años las diferencias de estos 3 conceptos:

1. Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial es como enseñar a una computadora a hacer cosas que normalmente requieren inteligencia humana. Por ejemplo, comprender el lenguaje que hablamos, reconocer objetos en imágenes o tomar decisiones basadas en información. Es como si la computadora pudiera pensar y resolver problemas como lo haríamos nosotros.

2. Aprendizaje Automático (Machine Learning): El aprendizaje automático es una forma en la que la computadora puede aprender por sí misma sin que le digamos exactamente qué hacer en cada paso. En lugar de seguir instrucciones detalladas, le damos ejemplos y datos para que la computadora pueda aprender de ellos y encontrar patrones. Con el aprendizaje automático, la computadora puede tomar decisiones basadas en esa información aprendida.

3. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): El aprendizaje profundo es una forma más avanzada de aprendizaje automático. Imagina que es como si la computadora tuviera su propio cerebro artificial. Utiliza algo llamado redes neuronales artificiales, que son como capas de celdas interconectadas que procesan y entienden datos de manera similar a cómo lo hace nuestro cerebro. Con el aprendizaje profundo, la computadora puede aprender a reconocer cosas en imágenes, entender texto y muchas otras cosas complejas.

En pocas palabras, la inteligencia artificial es el campo general que se ocupa de enseñar a las computadoras a hacer cosas inteligentes. El aprendizaje automático es una forma en que la computadora puede aprender a partir de ejemplos y datos, mientras que el aprendizaje profundo es una técnica más avanzada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender y entender cosas más complejas.

Esta ilustración me parece muy interesante, !la comparto!
https://medium.com/alumnaiacademy/what-is-deep-learning-basics-that-every-beginner-should-know-a39ae52cd4e4

Super interesante el caso de AlphaGo

Hola buenas tardes a tod@s!
Esperando se encuentren muy bien.
Soy Jorge Mora (colombia)
Llegó nuevo aquí, me apasiona este tema pero no tengo nada de conocimiento, tengo 42 años y a veces pienso que es muy tarde en edad para aprender todo este tipo de tecnología, sin embargo soy un poquito disciplinado y creo poder tener constancia con el estudio. Quisiera sus opiniones sin importar si son docentes o estudiantes. Otra cosa, empecé el curso de IA pero como estudio solo por medio de celular no he podido editar las respuestas en el word… No si es que por ser en celular no es posible o es que yo no se cómo aplicarlo porque hice la descarga y no he podido. Mil gracias a tod@s por su aporte y/o ayuda. Un feliz día para tod@s!

La inteligencia artificial es como una especie de robot inteligente que está programado para aprender cosas y tomar decisiones. El Machine Learning es otra parte de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender cosas por sí mismas, en lugar de tener que ser programadas específicamente para hacer una tarea en particular. Y el Deep Learning es una forma avanzada de Machine Learning que utiliza redes neurales para aprender cosas de manera más eficiente, como lo haría un ser humano. Así que en resumen, la inteligencia artificial es como un robot inteligente que aprende cosas, el Machine Learning es cómo la computadora aprende por sí misma, y el Deep Learning es una forma avanzada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales.

La IA se puede clasificar en dos tipos principales: IA débil y IA fuerte. La IA débil está diseñada para realizar una tarea específica, como la recomendación de canciones en Spotify. Por otro lado, la IA fuerte puede entender, aprender, adaptarse y aplicar el conocimiento a diferentes dominios.

Machine Learning ===> En lugar de programar explícitamente las reglas y la lógica, los sistemas de ML “aprenden” de los datos y hacen predicciones o toman decisiones basadas en ellos. Hay tres tipos principales de aprendizaje en ML: supervisado, no supervisado y por refuerzo.

El DL puede manejar grandes cantidades de datos no estructurados y es la tecnología detrás de muchos de los avances recientes en la IA.

LO QUE YO CREÍA:

• IA: Un programa informático capaz de mejorar sus bases de datos de manera autónoma, cumpliendo de manera cada vez más eficiente la tarea para la cual fue diseñado.

• Machine Learning: Protocolo que se sigue a la hora de entrenar un programa de inteligencia artificial en la actividad que se requiere que cumpla

• ++Deep Learning:++Protocolo que se sigue a la hora de entrenar un programa de inteligencia artificial para desarrollar tareas cada vez más complejas o mejorarse a si mismo como programa

LO QUE REALMENTE ES:

• IA: Todo aquello que de manera no biológica intenta imitar el pensamiento y comportamiento humanos.

• Machine Learning: Algoritmos con pase algebraica, estadística y matemática, para llevar a entender a la Inteligencia Artificial la manera de tomar decisiones.

• Deep Learning: Algoritmos con base matemática robusta que usan reden neuronales para poder imitar el funcionamiento del cerebro y así imitar el comportamiento humano.

OTROS CONCEPTOS:

• Aprendizaje Supervisado: Algoritmos de machine learning que tienen una variable objetivo, la cual es la que se busca optimizar.

• Aprendizaje no supervisado: Cuando no se tiene una variable objetivo, por lo que el algoritmo se encarga de clasificar los datos según sus características en común. Crea clusteres.

• Aprendizaje por refuerzo: Mediante un sistema de recompensas se busca entrenar a la IA para cumplir con un objetivo en específico.

La IA se puede aplicar en la visión artificial, el Natural Lenguage Processing, la robótica, la generación.

Una premonición de lo que es hoy dia la IA es lo desarrollado en la pelicula: El hombre bicentenario, que pese a que fue estrenada en 1999, fue bastante visionaria, ya que la historia es la de un robot obsesionado por ser humano profundizando en la posibilidad de que las máquinas poseen capacidad de razonar.

Terminada esta clase, el concepto inicial de IA estaba bastante cercano a lo que se entiende por IA, que es todo proceso o mecanismo no biologico, que tiende a simular el pensamiento y/o comportamiento humano, mediante un aprendizaje sea supervisado, no supervisado o mixto, con la finalidad de desarrollar un lenguaje, visión, movimiento y lo que es mas impactante a generar, a crear inteligencia humana.

El Machine Learning, es parte de IA, que le aporta un aprendizaje automático, por medio de algoritmos, con bases matematicas, estadisiticas o de probabilidad, para que pueda por sí sola producir acciones de inteligencia como la de los humanos.

El Deep Learning, aporta una aprendizaje a la IA , mucho mas profundo y elaborado, porque interactua con redes neuronales artificiales que simulan las redes neuronales biologicas , que se van interelacionando y multiconectando, y a traves de una parendizaje por refuerzo, especialmente, produce acciones mas inteligentes que se acercan a la inteligencia humana, como la de generar algo que le es propio.

Lejísimos de la realidad. Creo que mi concepto de IA era técnicamente correcto en una pequeña medida, pero no respondía tal cuál ¿Qué es la IA?

Una buena clase.
Felicitaciones profesor Carlos Alarcón

Tres conceptos principales:

IA: Algoritmos que pueden emular la inteligencia humana

Máchine Learnning: Sistema o ordenador capaz de aprender automáticamente a través de millones de datos.

Deep Learnning: Algoritmo capaz de construir una red neuronal que puede aprender y tomar desiciones en base a la data vista.

Inteligencia Artificial: es todo aquello de una manera no biológica intenta replicar el pensamiento humano.

Machine Learning: Serie de algoritmos con base matemática, para lograr llegar a entender el cómo puede tomar decisiones para replicar la inteligencia artificial.

Deep Learning: Son algoritmos, con una base matemática robusta, para simular la inteligencia humana, pero utilizan algo especial llamado redes neuronales. Entre más redes conectemos en capas sobre capas , tendremos un aprendizaje más profundo simulando el comportamiento humano.

La clase empieza en el minuto 3:53, todo lo anterior son conceptos equivocados de la época universitaria del profe, que no necesitábamos saber

Tipos de aprendizaje:

• Supervisado: es un sistema que está basado, en una variable objetiva. Ejemplo: Si vamos a clasificar debemos saber que es lo que vamos a clasificar.

• Supervisado: No es específico y no tienen una variable objetiva, categoriza y da resultados según tenga los datos.

• Aprendizaje por refuerzo: Es una mezcla de los dos, tienen un objetivo específico, no una variable pero se busca mediante un sistema de recompensas que la AI aprenda a optimizar para ese objetivo específico.

Aplicaciones de inteligencia artificial

• NLP: procesamiento del lenguaje semántico natural.

• Visión artificial (computer vision): Se suele usar para clasificar imágenes, para especificar una imagen lo que encuentra.

• Robótica: Asociación de movimientos para automatizar una tarea.

• AI generativa: No solo se clasifica algo que ya existe, sino que con esos datos se genera algo nuevo, una imagen nueva, un poema, algún resumen, movimientos de música totalmente nuevo.

IA: Replicar pensamiento humano
ML: Modelos matemáticos
DL: Base matemáticas redes neuronales

Tenia un concepto herrado de los que eran las inteligencias artificiales y los conceptos que nos muestran en la clase, la realidad eso es lo bonito de aprender, abrir realmente la mente a cosas nuevas y enterder la realidad y naturaleza de las cosas desde un puto de vista profecional.

Conceptos básicos de la IA

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas pueden incluir el aprendizaje, el razonamiento, la toma de decisiones y la resolución de problemas.

La IA se basa en la idea de que las máquinas pueden ser programadas para imitar el pensamiento humano. Esto se puede lograr utilizando algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones basadas en esos datos.

Algunos conceptos básicos de la IA incluyen:

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es un tipo de IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser explícitamente programadas para ello. El aprendizaje automático se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la recomendación de productos hasta la detección de fraudes.
Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para aprender de los datos. Las redes neuronales son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano, y se han utilizado para lograr resultados impresionantes en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Razón: La razón es la capacidad de usar el razonamiento lógico para llegar a conclusiones. La IA se puede utilizar para razonar sobre información y tomar decisiones.
Toma de decisiones: La toma de decisiones es la capacidad de seleccionar la mejor opción en una situación determinada. La IA se puede utilizar para tomar decisiones en situaciones complejas, como el diagnóstico médico o la gestión financiera.
Resolución de problemas: La resolución de problemas es la capacidad de encontrar soluciones a problemas difíciles. La IA se puede utilizar para resolver problemas complejos, como el diseño de nuevos productos o la planificación de rutas de transporte.
Aplicaciones de la IA

La IA tiene una amplia gama de aplicaciones, que incluyen:

Autonomización: La IA se utiliza para crear sistemas autónomos, como automóviles sin conductor y aviones no tripulados.
Robótica: La IA se utiliza para controlar robots, que pueden realizar tareas peligrosas o repetitivas.
Análisis de datos: La IA se utiliza para analizar grandes cantidades de datos, lo que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas.
Reconocimiento de patrones: La IA se utiliza para reconocer patrones en los datos, lo que puede ayudar a las empresas a identificar tendencias y oportunidades.
La IA también se está utilizando en una amplia gama de industrias, incluidas la salud, la educación, la fabricación y el servicio al cliente. A medida que la IA continúa desarrollándose, es probable que veamos aún más aplicaciones de esta tecnología en nuestro mundo.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de cómo la IA se está utilizando en las industrias:

Salud: La IA se utiliza para diagnosticar enfermedades, desarrollar nuevos medicamentos y personalizar el tratamiento.
Educación: La IA se utiliza para personalizar el aprendizaje, proporcionar retroalimentación y ayudar a los estudiantes a prepararse para la universidad y el trabajo.
Fabricación: La IA se utiliza para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y reducir los costos.
Servicio al cliente: La IA se utiliza para responder a las preguntas de los clientes, resolver problemas y proporcionar soporte.
La IA tiene el potencial de transformar muchas industrias y mejorar nuestras vidas de muchas maneras. Sin embargo, también es importante ser conscientes de los posibles riesgos de la IA, como la discriminación y la pérdida de puestos de trabajo. Es importante desarrollar la IA de manera responsable y ética para garantizar que se utilice para el bien de la humanidad.

Video que te puede ayudar a entender mejor el tema:
https://www.youtube.com/watch?v=7WTEWyn9zfU

Esta clase la verdad me ha abierto los ojos, tenia pocos conocimientos de Inteligencia Artificial , solo sabia que existia chatgpt pero no sabia que era

Entonces, los chatbots son un NPL que gracias a deep learning aprende constantemente y mejora con un aprendizaje supervisado.

Inteligencia artificial
Sistema inteligente para hacer tareas y optimizar tiempo a la humanidad

Machine learning
La capacidad de las sistemas para aprender y mejorar su desempeño sin programación

Deep learning
Tecnología de inteligencia artificial que utiliza redes neuronales con múltiples capas para aprender y realizar tareas avanzadas

Wow!, sistemas de recompensa, eso es muy pro! 🧠

Quiero aportar estas definiciones que encontré en la web. Se me hace más claro cada vez que leo de diversas fuentes.
La Inteligencia Artificial: algoritmos que son capaces de imitar el razonamiento humano.

Machine Learning: un subconjunto de Inteligencia Artificial donde las personas “entrenan” a las máquinas a base de matemática para reconocer patrones basados en datos y hacer sus predicciones.

Deep Learning: un subconjunto de ML en el que la máquina es capaz de razonar y sacar sus propias conclusiones, aprendiendo por sí misma gracias al modelado y entrenamiento diseñado para ello.

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina dentro de las ciencias de la computación que se enfoca en el desarrollo de algoritmos para ejecutar tareas de manera eficiente

El Machine Learning es un subconjunto de la IA que se enfoca en enseñar a las máquinas a reconocer patrones basados en datos y hacer predicciones.

Deep learning se enfoca en la creación de redes neuronales artificiales que pueden razonar y sacar conclusiones.

Conceptos Clave de Inteligencia Artificial

• En esta clase, exploramos conceptos esenciales relacionados con la inteligencia artificial (IA). Estos conceptos ayudarán a comprender mejor el campo de la IA y sus aplicaciones. Comenzamos aclarando las diferencias entre tres términos comunes: Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.

Inteligencia Artificial (IA)

• La Inteligencia Artificial se refiere a cualquier sistema o modelo no biológico que busca replicar el pensamiento y el comportamiento humano. Incluye una amplia gama de algoritmos y técnicas utilizados para simular procesos de toma de decisiones y comportamientos humanos.

Machine Learning (Aprendizaje Automático)

• Machine Learning es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial que se basa en algoritmos con fundamentos matemáticos y estadísticos para permitir a las máquinas aprender y tomar decisiones basadas en datos. Estos algoritmos pueden realizar tareas como clasificación y regresión.

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

• El Deep Learning es una rama del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano, para aprender y resolver problemas. Las redes neuronales profundas tienen múltiples capas de neuronas, lo que permite un aprendizaje profundo y la capacidad de abordar tareas complejas.

Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo

• Dentro del campo del Machine Learning, existen diferentes enfoques, que incluyen:
  • Aprendizaje Supervisado: Utiliza datos etiquetados con una variable objetivo específica para entrenar modelos.
  • Aprendizaje No Supervisado: Se emplea cuando no hay una variable objetivo definida; se busca encontrar patrones o agrupaciones en los datos.
  • Aprendizaje por Refuerzo: Implica aprender a través de la interacción con un entorno y la obtención de recompensas al tomar decisiones.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

• La Inteligencia Artificial tiene diversas aplicaciones en la vida cotidiana y en la industria:
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Comprende y procesa el lenguaje humano, como la traducción automática y el análisis de sentimientos.
  • Visión por Computadora: Identifica y clasifica objetos en imágenes o videos.
  • Robótica: Automatiza movimientos y tareas físicas.
  • Inteligencia Artificial Generativa: Crea contenido nuevo, como imágenes, música o texto, a partir de ejemplos.

Reto: Evalúa tus Conceptos

• Ahora, te invito a revisar tus conceptos previos sobre la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning en tu workbook. Compara tus definiciones anteriores con lo que has aprendido en esta clase y comparte tus observaciones en los comentarios y en tu workbook.
• ¡Espero verte en la próxima clase para seguir explorando el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial!

Lo que creí que era:

• IA: Realizar tareas que son realizadas por humanos.

• ML: Aspecto relacionado con programación para que la máquina aprenda.

• DL: Combinación e interacción entre programación y dispositivos con el objetivo que la máquina aprenda sin intervención humana

Lo que inicialmente pensé que era

Inteligencia artificial
¿Qué significa?
Es la capacidad de realizar tareas que normalmente el humano sería el que las realiza.
Es la ciencia o ingeniería de hacer máquinas inteligentes.
Machine learning
¿Qué significa?
Sistema que aprende de los datos.
Deep learning
¿Qué significa?
Realiza tareas como las hacemos los humanos.

Lo que entendí después de la clase sobre deep Learnig, que es un tipo de Machine Learning que usa redes neuronales para parecer al pensamiento humano.

Aplicacines de Inteligencia Artifical:
NLP (procesamiento de lenguaje natural)

En el aprendizaje no supervisado se le presenta al sistema una serie de datos, y este deberá responder con reglas de asociación o clusters de información. Es decir, se le brinda inputs al sistema, y en las salidas de información encontraremos asociaciones y agrupaciones de datos. (Algoritmos Association Rules y Clustering)