¿Cuándo utilizar y cuándo NO deep learning?

Me encanta cuando un curso te enseña a pensar, te dice cuando es bueno usar o no un conocimiento y por qué, esto es lo que diferencia entre alguien que solo ejecuta sin saber qué está pasando, a alguien que razona.

Cuándo utilizar y cuándo NO deep learning

El Deep Learning es una tecnología de inteligencia artificial que ha sido utilizada con éxito en diversas aplicaciones. Sin embargo, no siempre es la mejor opción para todas las situaciones. A continuación se presentan algunas consideraciones para decidir cuándo utilizar y cuándo no utilizar el Deep Learning:

Cuándo utilizar Deep Learning

• Grandes conjuntos de datos: el Deep Learning puede manejar grandes conjuntos de datos, por lo que es útil cuando se tiene una gran cantidad de datos para entrenar un modelo.
• Análisis de imágenes y vídeo: el Deep Learning ha demostrado ser muy efectivo en la detección de objetos, el reconocimiento facial y otras tareas de análisis de imágenes y vídeo.
• Procesamiento del lenguaje natural: el Deep Learning se ha utilizado con éxito en la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y otras tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.
• Tareas no estructuradas: el Deep Learning es útil cuando se trata de tareas no estructuradas donde no se sabe de antemano qué características son importantes.

Cuándo NO utilizar Deep Learning

• Conjuntos de datos pequeños: el Deep Learning puede requerir grandes conjuntos de datos para entrenar un modelo, por lo que si se dispone de conjuntos de datos pequeños, puede no ser la mejor opción.
• Problemas simples: el Deep Learning puede ser demasiado complejo para problemas simples que pueden ser resueltos por otras técnicas más simples.
• Recursos limitados: el Deep Learning puede ser muy intensivo en recursos, por lo que si no se dispone de suficiente potencia de cómputo, puede no ser factible utilizarlo.
• Tiempo de entrenamiento: el entrenamiento de modelos de Deep Learning puede ser un proceso largo y costoso, por lo que si se necesita una solución rápida, puede ser mejor utilizar técnicas más rápidas y simples.

En resumen, el Deep Learning es una técnica poderosa y versátil de inteligencia artificial, pero su uso debe ser cuidadosamente considerado en función de las características del problema y los recursos disponibles.

Como quien dice, no usar un trailer para entregar una hamburguesa a domicilio.

¿Cuando deberías dejar de usar Deep Learning?

Tienes pocos datos

El Deep Learning es una técnica de aprendizaje automático que requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos complejos📊. Si tienes pocos datos, es posible que el Deep Learning no sea la mejor opción🚫, ya que puede causar sobreajuste o subajuste🔎. En ese caso, puedes optar por técnicas más simples o usar técnicas de aumento de datos👩‍💻.

Tienes problemas sencillos

El Deep Learning es una técnica poderosa que puede resolver problemas difíciles📈, como el reconocimiento de imágenes 🖼️, el procesamiento de lenguaje natural🔡 o la generación de texto📖✍️. Sin embargo, si tienes problemas sencillos, como la regresión lineal, la clasificación binaria o el análisis descriptivo, quizás no necesites usar el Deep Learning, ya que puede ser más costoso y menos interpretable que otras técnicas. En ese caso, puedes usar métodos estadísticos👨‍💻 o de aprendizaje automático tradicional.

Limitaciones de hardware

El Deep Learning es una técnica que consume muchos recursos computacionales, como memoria, procesamiento y energía👩‍💻. Si tienes limitaciones de hardware, como una computadora antigua, una conexión a internet lenta o un presupuesto reducido, es posible que el Deep Learning no sea la mejor opción,🙅‍♂️ ya que puede demorar mucho tiempo o ser muy costoso. En ese caso, puedes usar servicios en la nube☁️, modelos pre-entrenados🤖🤖 o algoritmos más eficientes.

=NOTAS=

• Deep learning es una técnica de aprendizaje automático que ha demostrado ser muy efectiva en una amplia variedad de aplicaciones, como reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, y mucho más. Sin embargo, no es siempre la mejor opción y hay algunas situaciones en las que es mejor utilizar otras técnicas de aprendizaje automático.

• A continuación, se presentan algunos casos en los que es apropiado utilizar deep learning y otros en los que no es la mejor opción:

Cuándo utilizar deep learning:

• Problemas de clasificación de datos complejos: El deep learning puede ser muy efectivo para problemas de clasificación de datos complejos en los que hay múltiples variables y relaciones no lineales.

• Grandes conjuntos de datos: El deep learning puede manejar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones útiles en ellos.

• Problemas de visión por computadora: El deep learning ha demostrado ser muy efectivo en problemas de visión por computadora, como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación de imágenes.

• Procesamiento de lenguaje natural: El deep learning es una técnica muy efectiva para el procesamiento de lenguaje natural, incluyendo la traducción automática, la generación de texto y la clasificación de texto.

Cuándo NO utilizar deep learning?

• Datos insuficientes: El deep learning requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos de manera efectiva. Si no tiene suficientes datos, puede ser difícil entrenar un modelo de deep learning que funcione bien.

• Tareas simples: El deep learning es una técnica compleja que se utiliza mejor para tareas complejas, como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Para tareas más simples, como la regresión lineal o la clasificación binaria, se pueden utilizar técnicas más simples y eficientes.

• Falta de interpretabilidad: Aunque los modelos de deep learning pueden ser muy precisos, a menudo son cajas negras y difíciles de interpretar. Si es importante comprender cómo se toman las decisiones del modelo, es posible que se prefieran técnicas más transparentes.

• Limitaciones de hardware: El entrenamiento de modelos de deep learning a menudo requiere una gran cantidad de recursos informáticos, incluida la potencia de procesamiento de la GPU y la memoria RAM. Si no tiene acceso a hardware adecuado, puede ser difícil entrenar modelos de deep learning de manera efectiva.

• En resumen, el deep learning es una técnica poderosa pero no siempre es la mejor opción para todas las tareas. Es importante considerar cuidadosamente los requisitos de la tarea y los recursos disponibles antes de decidir si utilizar o no deep learning.

Cuantos son muchos datos?

Para hacer un algoritmo con deep learning necesitas: muchos datos, un problema muy complejo y mucho hardware.
Creo que falto lo obvio mucho presupuesto para el proyecto.

Explicación sencilla: Machine Learning y Deep Learning son como dos hermanos que juegan juntos.

**Machine Learning **es el hermano mayor y aprende cosas de una forma más simple, como cuando aprendes a sumar o restar. Él puede ayudarnos a hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos históricos.

Por otro lado, **Deep Learning **es el hermano menor y aprende cosas de una forma más compleja, como cuando aprendes a leer o escribir. Él puede ayudarnos a entender cosas más difíciles y complicadas, como reconocer objetos en una imagen o entender el lenguaje natural.

Así que, Machine Learning es como un hermano mayor que nos ayuda a hacer cosas simples, mientras que Deep Learning es como un hermano menor que nos ayuda a entender cosas más complicadas. Ambos son importantes y trabajan juntos para ayudarnos en diferentes tareas.

😃 Saludos

Interesante, es un asunto de costo beneficio. Como cuando usas Django para una Landing Page jiji.

Quería usar IA para reconocer cuando una planta se va a morir, saber qué enfermedad tiene.

• No tengo muchos datos, creo que en internet si hay, pero aún no los tengo.
• El problema no es para nada sencillo
• Por ahora no tengo el hardware suficiente
  Tendré que utilizar un modelo deferente y abordar el problema desde otra perspectiva.
  Por ahora el deep Learining no es una solución que pueda implementar

Se debe utilizar Deep Learning cuando hay grandes cantidades de datos y se busca realizar tareas complejas de aprendizaje automático. No es recomendable cuando se tienen pocos datos o se requiere transparencia y explicabilidad en el proceso de toma de decisiones.

**J: ** ¿Cuándo utilizar y cuándo No deep learning?
Chat GPT: El Deep learning es una técnica muy potente que se puede utilizar en una amplia variedad de problemas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial. Sin embargo, no siempre es la mejor opción para todos los casos. Aquí hay algunas consideraciones a tener en cuenta:

Cuándo utilizar Deep learning:

Cuando se tienen grandes cantidades de datos de entrenamiento.
Cuando se quiere resolver un problema complejo que requiere de la identificación de patrones complejos y abstractos en los datos.
Cuando se dispone de hardware y recursos computacionales suficientes para entrenar y ejecutar modelos de Deep learning.
Cuando se quiere realizar tareas de visión por computadora, reconocimiento de voz o procesamiento de lenguaje natural.
Cuándo No utilizar Deep learning:

Cuando se tienen cantidades limitadas de datos de entrenamiento.
Cuando se trata de un problema sencillo que se puede resolver con un enfoque más simple, como regresión lineal o árboles de decisión.
Cuando se dispone de recursos limitados, ya que los modelos de Deep learning suelen ser muy computacionalmente intensivos.
Cuando se necesita transparencia y explicabilidad en el modelo, ya que los modelos de Deep learning suelen ser cajas negras difíciles de interpretar.
En resumen, se debe utilizar Deep learning cuando se tienen grandes cantidades de datos y se necesita identificar patrones complejos, y se debe evitar cuando se tiene pocos datos o se requiere transparencia y explicabilidad.

𝕃𝕒 𝕥𝕖𝕔𝕟𝕠𝕝𝕠𝕘í𝕒 𝕞á𝕤 𝕞𝕠𝕕𝕖𝕣𝕟𝕒 𝕟𝕠 𝕤𝕚𝕖𝕞𝕡𝕣𝕖 𝕖𝕤 𝕝𝕒 𝕞𝕖𝕛𝕠𝕣 𝕠𝕡𝕔𝕚ó𝕟

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El uso de Deep Learning implica una mayor inversión de recursos (hardware, tiempo de entrenamiento del modelo, datos, calidad de los datos y análisis de los resultados entre otros), que a la final se traducen en mayor $$$ y tiempo invertido. Si hay otra herramienta o técnica que nos entregue un resultado con igual o mayor precisión a menor tiempo o costo conviene utilizarla.
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Si se requiere entregar un paquete en la misma ciudad y con alto tráfico o si la entrega es en otra ciudad, en cuál caso utilizarías un Ferrary (Deep Learning) y en cuál una bicicleta?
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𝕋𝕒𝕞𝕓𝕚é𝕟 𝕙𝕒𝕪 𝕓𝕖𝕝𝕝𝕖𝕫𝕒 𝕖𝕟 𝕝𝕠 𝕤𝕚𝕞𝕡𝕝𝕖. - 𝔻𝕠𝕟𝕟𝕒 𝕂𝕒𝕣𝕒𝕟

Cuándo Utilizar y Cuándo NO Deep Learning en IA 🤖💡🚫
El Deep Learning, una tecnología clave de la inteligencia artificial, ha impulsado avances significativos en múltiples campos. Sin embargo, su aplicación no siempre es apropiada para todos los problemas. Explora las situaciones ideales para su uso y aquellas donde otras alternativas podrían ser más efectivas, todo ello estructurado siguiendo el método de toma de notas de Cornell, adaptado para su uso en Notion.

✅ Cuándo Utilizar Deep Learning
Grandes Conjuntos de Datos: Ideal cuando dispones de enormes volúmenes de datos. El Deep Learning escala eficientemente, extrayendo patrones y conocimientos de grandes datasets.
Análisis de Imágenes y Vídeo: Sobresale en tareas como reconocimiento facial, detección de objetos, y análisis de vídeo, donde puede identificar y clasificar elementos con alta precisión.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Ha revolucionado el PLN, siendo crucial en traducciones automáticas, análisis de sentimientos, y generación de texto, gracias a su capacidad para entender y manipular el lenguaje humano.
Tareas No Estructuradas y Complejas: Es particularmente útil en escenarios donde las características relevantes no son evidentes o son demasiado complejas para ser definidas manualmente.
❌ Cuándo NO Utilizar Deep Learning
Conjuntos de Datos Pequeños: No es adecuado cuando los datos disponibles son limitados. El Deep Learning necesita grandes cantidades de datos para entrenar de manera efectiva y evitar el sobreajuste.
Problemas Simples y Bien Definidos: Para tareas simples o problemas con soluciones algorítmicas claras, métodos más simples y menos costosos podrían ser suficientes.
Recursos Limitados de Hardware: Requiere de una considerable capacidad de cómputo, especialmente durante el entrenamiento. En entornos con recursos limitados, podría ser inviable.
Tiempo de Entrenamiento y Costo: El entrenamiento de modelos de Deep Learning puede ser prolongado y costoso, lo que lo hace menos ideal para proyectos con restricciones de tiempo o presupuesto.
📝 Conclusión y Reflexiones
El Deep Learning es una herramienta impresionante en el mundo de la IA, pero su eficiencia y adecuación dependen enormemente del contexto y la naturaleza del problema a resolver. No es una solución universal y su elección debe ser cuidadosamente ponderada considerando tanto los requisitos del problema como los recursos disponibles.

🌟 Sugerencia para Notion: Para una organización efectiva, crea páginas separadas para cada área de aplicación del Deep Learning, agregando detalles, ejemplos prácticos, y estudios de caso. Usa etiquetas para marcar los pros y contras en diferentes escenarios.

💡 Cita Inspiradora: “El Deep Learning es como un cuchillo suizo en el mundo de la IA: versátil y potente, pero no siempre la herramienta adecuada para cada trabajo” - Experto en IA.

Lo que me viene a la mente con este video es:
DL no es de ahuevo, solo úsalo cuando debas usarlo.

Es muy sencillo, no tengo el gpu para aplicarlo.

Porque muchas no son tantas 🤖

Hay entra el Google Colab, para el tema de la GPU.

Actualmente vivo en uno de los distritos más grandes de Perú, y aún no puedo creer como los altos funcionarios no han creado una aplicación o página funcional para poder poder conocer mejor a sus ciudadanos. Actualmente la mayoría de personas tiene un celular y acceso a internet.
Podrían crear una app con noticias del distrito, tráfico de la zona, foro de consultas y propuestas, etc (realmente las posibilidades son muchas). Para así poco a poco ir conociendo más a los ciudadanos del distrito y así ir creando un gran Dataset para posteriormente usar Deep Learning y conocer las zonas más peligrosas del distrito y anticiparse a los asaltos, conocer las zonas en las que hay más tráfico y así el alcalde pueda tomar la decisión de crear una obra que pueda facilitar el tránsito vehicular, conocer el porcentaje de pobreza de la zona y a partir de ello reintegrar a esas personas en la sociedad con un empleo estable. Realmente podría seguir escribiendo muchos más ejemplos pero ya debe estar quedando clara la idea. Las posibilidades son infinitas.

Según ChatGPT no se debe utilizar deep learning cuando:

Aunque las redes neuronales profundas (deep learning) son una herramienta poderosa para el aprendizaje automático, no siempre resultan la mejor opción para resolver problemas específicos. A continuación se presentan algunos casos en los que no es conveniente utilizar deep learning:

Falta de datos: Las redes neuronales profundas suelen requerir grandes cantidades de datos para obtener buenos resultados. Si la cantidad de datos disponibles es limitada, otras técnicas de aprendizaje automático pueden ser más adecuadas.

Problemas simples: Cuando el problema que se desea resolver es relativamente simple, una red neuronal profunda puede ser una solución excesiva y más costosa en términos de tiempo y recursos computacionales. En estos casos, técnicas más simples como regresión lineal o árboles de decisión pueden ser suficientes.

Interpretación de resultados: En algunos casos, es importante poder explicar cómo se llegó a una determinada predicción o resultado. Las redes neuronales profundas, debido a su complejidad, pueden resultar difíciles de interpretar. En estos casos, se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático más transparentes.

Problemas con datos desestructurados: Si los datos no tienen una estructura clara o están incompletos, puede ser difícil para una red neuronal profunda aprender patrones útiles. En estos casos, puede ser necesario realizar una limpieza y preprocesamiento de los datos antes de utilizar técnicas de aprendizaje automático.

En resumen, aunque las redes neuronales profundas son una herramienta muy potente para el aprendizaje automático, es importante evaluar cuidadosamente si son la mejor opción para resolver un problema en particular, teniendo en cuenta la cantidad de datos disponibles, la complejidad del problema y la necesidad de interpretación de resultados.

¿Cuándo utilizar y cuándo NO deep learning?

Cuando no:

• Tienes muy pocos datos
• Tienes problemas muy sencillos (problemas de regla de negocio sencillos o por machine learning)
• Limitaciones de hardware (requiere GPUs)

Cuando sí:

• Cuando tienes muchos datos
• Un problema complejo
• Un buen hardware

No usar deep learning si:
-Tienes muy pocos datos
-Tienes problemas muy sencillos
-Tienes limitaciones de hardware

¿ Cuando no utilizar deep learning?

Pocos datos disponibles: El Deep Learning puede requerir grandes conjuntos de datos para entrenar adecuadamente el modelo. Si solo se dispone de unos pocos datos, podría ser más apropiado utilizar técnicas de aprendizaje automático más simples o incluso enfoques estadísticos tradicionales.

Problemas con alta interpretabilidad: Aunque el Deep Learning puede lograr un alto rendimiento en muchos problemas, su complejidad también puede hacer que sea difícil entender cómo se toman las decisiones. Si la interpretación de las decisiones es importante para su aplicación, podrían ser preferibles técnicas de aprendizaje automático más transparentes, como la regresión lineal o los árboles de decisión.

Problemas donde se requieren tiempos de respuesta rápidos: El Deep Learning puede ser computacionalmente intensivo y requiere mucho tiempo y recursos para entrenar y utilizar modelos. Si la velocidad de respuesta es un factor crítico en su aplicación, podrían ser preferibles técnicas de aprendizaje automático más rápidas, como la regresión logística o las SVM.

Problemas con datos muy estructurados: El Deep Learning es particularmente eficaz en el procesamiento de datos no estructurados, como imágenes o texto. Si sus datos son estructurados y se presentan en forma de tablas, el uso de técnicas de aprendizaje automático más simples, como la regresión lineal o los árboles de decisión, podrían ser más apropiados.

El deep learning es una herramienta poderosa y versátil, pero no siempre es la solución adecuada para todos los problemas. A continuación, se presentan algunas consideraciones sobre cuándo utilizar y cuándo no utilizar el deep learning:

Cuándo utilizar el deep learning:

Cuando los datos son complejos y no se pueden modelar fácilmente mediante algoritmos tradicionales.
Cuando se necesita realizar tareas de clasificación o predicción con alta precisión.
Cuando se dispone de grandes cantidades de datos etiquetados para entrenar la red neuronal.
Cuando se quiere extraer características de datos no estructurados, como imágenes o texto.
Cuándo no utilizar el deep learning:

Cuando se dispone de pocos datos etiquetados para entrenar la red neuronal, ya que esto puede provocar sobreajuste.
Cuando la tarea a realizar es simple y puede ser modelada fácilmente mediante algoritmos tradicionales, como la regresión lineal o la clasificación por árboles de decisión.
Cuando se necesita una explicación clara del modelo y cómo funciona, ya que las redes neuronales profundas pueden ser difíciles de interpretar.
Cuando el tiempo de procesamiento es un factor importante, ya que las redes neuronales profundas pueden requerir una gran cantidad de recursos computacionales.
En resumen, el deep learning es una herramienta poderosa y versátil que se puede utilizar en muchas aplicaciones, pero debe usarse con precaución y sólo cuando se justifica su uso en función de los requisitos específicos de la tarea.

¿Qué tan impactante es la diferencia entre machine learning y deep learning? La principal diferencia entre deep learning y machine learning radica en la forma en que los algoritmos aprenden de los datos. En deep learning, se utilizan redes neuronales artificiales para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano. Estas redes neuronales pueden tener muchas capas y pueden procesar grandes cantidades de datos para aprender patrones complejos. En cambio, en machine learning, se utilizan diferentes tipos de algoritmos para aprender de los datos, y estos algoritmos pueden ser supervisados o no supervisados.

El impacto de esta diferencia depende del problema específico que se está tratando de resolver y del tipo de datos disponibles. Deep learning puede ser más adecuado para problemas que involucran grandes cantidades de datos y patrones complejos.

¿Consideras que en tu día a día hay presencia de tecnologías que usan deep learning por debajo sin darte cuenta? Cuando uso el asistente virtual Siri, o cuando recibo recomendaciones personalizadas de Netflix, es probable que se esté utilizando deep learning para mejorar la precisión de estas funciones.

¿Qué más te gustaría o necesitas aprender de deep learning?
Redes neuronales: cómo funcionan y cómo se utilizan en deep learning.
Aprendizaje supervisado y no supervisado: cómo se utilizan en deep learning y cuáles son las diferencias entre ellos.
Procesamiento del lenguaje natural: cómo se utiliza deep learning para mejorar el procesamiento del lenguaje natural.
Visión por computadora: cómo se utiliza deep learning para mejorar la visión por computadora y el análisis de imágenes.
Aplicaciones prácticas: cómo se utiliza deep learning en diferentes industrias y aplicaciones.

A la problemática que identifiqué en la clase en la que se proponía el reto si veo que se requiere de Deep Learning para resolver el reto de educar en un idioma y personalizar los contenidos por el tipo de fallas que tengan los estudiantes.

Para profundizar

• Overfitting y Underfitting 👇

https://www.youtube.com/watch?v=7-6X3DTt3R8

• Cómo identificar el OVERFITTING 👇

https://www.youtube.com/watch?v=ZmLKqZYlYUI

Deep Learning: Cuándo No Deberías Usarlo

• A pesar de sus capacidades, el Deep Learning no es la solución adecuada para todos los problemas. Hay situaciones en las que no deberías considerarlo como la primera opción.

Limitantes del Deep Learning

• Tener muy pocos datos es una de las principales limitaciones del Deep Learning. Los modelos de Deep Learning requieren grandes cantidades de datos para evitar el sobreajuste.
• Problemas sencillos que pueden ser resueltos mediante Machine Learning convencional o reglas de negocios simples no son adecuados para el Deep Learning. Esto se debe a que los modelos de Deep Learning pueden tener precisiones inferiores al 100% y pueden introducir errores.
• Si tienes limitaciones de hardware y no tienes acceso a GPUs, entrenar y mantener modelos de Deep Learning puede ser un desafío. Los modelos más grandes tienden a requerir hardware más potente.

Las Limitantes del Deep Learning y su Historia

• El auge del Deep Learning se debe en gran parte a la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, mejoras en el hardware y la necesidad de abordar problemas cada vez más complejos.

Aplicación del Deep Learning: Evalúa con Criterio

• Antes de decidir aplicar Deep Learning a un problema, evalúa si tienes suficientes datos, si el problema es lo suficientemente complejo como para justificar el uso de Deep Learning y si cuentas con el hardware necesario.

El Desafío: ¿Deberías Usar Deep Learning?

• Si anteriormente te propusieron buscar una problemática para aplicar Machine Learning, ahora puedes considerar si los tres criterios mencionados hacen que el Deep Learning sea una opción adecuada. Recuerda que en las próximas clases se explorarán más aplicaciones del Deep Learning.
• Continúa aprendiendo y explorando las posibilidades del Deep Learning en las próximas lecciones.

A pesar de los avances significativos en deep learning y su capacidad para resolver una amplia gama de problemas, no siempre es la mejor opción y puede no ser conveniente en ciertos casos. Aquí tienes algunos ejemplos de situaciones en las que puede no ser conveniente aplicar deep learning:

1. Pequeñas cantidades de datos: El deep learning suele requerir grandes conjuntos de datos etiquetados para entrenar modelos de manera efectiva. En situaciones en las que tienes un conjunto de datos pequeño, los modelos de deep learning pueden sobreajustarse fácilmente y no generalizar bien.

2. Recursos computacionales limitados: Entrenar modelos de deep learning, especialmente redes neuronales profundas, puede ser computacionalmente intensivo y requerir hardware especializado, como GPUs o TPUs. Si no tienes acceso a estos recursos, puede ser difícil aplicar deep learning de manera eficiente.

3. Interpretabilidad: Los modelos de deep learning tienden a ser cajas negras, lo que significa que pueden ser difíciles de interpretar y comprender por completo cómo toman decisiones. En situaciones en las que la interpretabilidad es crucial (como en aplicaciones médicas o legales), modelos más simples y transparentes pueden ser preferibles.

4. Costos de etiquetado de datos: Si necesitas etiquetar manualmente un gran conjunto de datos para entrenar tu modelo de deep learning, esto puede ser costoso y requerir mucho tiempo. En comparación, algunos algoritmos de machine learning tradicionales pueden funcionar bien con menos etiquetas.

5. Problemas con dimensiones bajas: En problemas con un bajo número de características o dimensiones, los modelos de deep learning pueden no proporcionar ventajas significativas sobre otros algoritmos de machine learning más simples.

6. Estabilidad en producción: Los modelos de deep learning pueden ser sensibles a pequeñas variaciones en los datos de entrada. Esto puede ser problemático en aplicaciones de producción donde la estabilidad y la confiabilidad son críticas.

7. Problemas altamente estructurados o simbólicos: En problemas donde la estructura y la lógica simbólica son más importantes que el aprendizaje a partir de datos (como en la programación de sistemas expertos o reglas de negocio), el deep learning puede ser una elección inadecuada.

En resumen, si bien el deep learning es una herramienta poderosa para una variedad de aplicaciones, no es la solución óptima en todos los casos. La elección de la técnica adecuada depende de la naturaleza del problema, la disponibilidad de datos, los recursos computacionales y otros factores relevantes. Es importante evaluar cuidadosamente si el deep learning es la mejor opción para tu problema específico antes de invertir tiempo y recursos en su implementación.

la misión de la enseñanza no es enseñar a pensar, mas bien te invita a pensar.

Esta es mi respuesta a como funciona Machine Learning: Mi rubro de trabajo es call center pienso que si se crearan mejores estrategias aplicando en este caso machine learning se podría crear algoritmos los cuales nos ayuden a organizar de mejor manera las bases de datos que nos entregan para la comunicación con el cliente evitando así la repetición de los leads la molestia de los clientes y el desempeño de nosotros como asesores
Sabiendo que Deep learning necesita de grandes cantidades de datos, debemos tener problemas complejos debes tener un Hardware a la medida de depp learning, pienso que si seria bastante útil implementarlo en este rubro de trabajo ya que todos los días hay una gran cantidad de datos, los problemas que se presentan en un call center son bastante complejos para su desarrollo, y las empresas tiene la capacidad de adquirir un buen hardware para el desarrollo de Deep learning

En ese reto o se deberia aplicar deep learning ya que son problemas sencillos

Mi cabeza está volando con multiples ideas con IA que colaboren en el aprendizaje de jóvenes y niños en este modelo un poco obsoleto de la escuela convencional

El deep learning es una poderosa técnica en el campo de la inteligencia artificial, pero no siempre es la mejor opción para todos los casos. Aquí hay algunas situaciones en las que podrías considerar no usar deep learning:

Tamaño del conjunto de datos: El deep learning tiende a requerir grandes cantidades de datos para entrenar modelos eficaces. Si tienes un conjunto de datos pequeño, el deep learning puede no ser la mejor opción, ya que podría llevar a problemas de sobreajuste (cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien).

Recursos computacionales: Entrenar modelos de deep learning puede ser intensivo en recursos, especialmente si se trata de modelos grandes y complejos. Si no tienes acceso a suficientes recursos computacionales, como potencia de GPU o tiempo de cálculo, entrenar y utilizar modelos de deep learning podría ser complicado.

Interpretabilidad: Los modelos de deep learning a menudo son cajas negras, lo que significa que pueden ser difíciles de entender y explicar cómo llegan a sus decisiones. Si necesitas entender cómo se toman las decisiones o explicar el razonamiento detrás de ellas, podrías considerar técnicas más interpretables.

Datos etiquetados escasos: En muchas aplicaciones de deep learning, se necesitan datos etiquetados para el entrenamiento. Si obtener datos etiquetados es difícil o costoso, podrías explorar otras técnicas que requieran menos etiquetas, como el aprendizaje semi-supervisado o el aprendizaje activo.

Tiempo de entrenamiento y actualización: Los modelos de deep learning a menudo requieren mucho tiempo para entrenar y ajustar. Si necesitas resultados rápidos o la capacidad de actualizar tu modelo con frecuencia, podría ser más conveniente utilizar técnicas más rápidas y ligeras.

Problemas con datos desequilibrados o ruidosos: Si tus datos contienen clases desequilibradas o ruido considerable, los modelos de deep learning pueden no manejarlos de manera efectiva sin un preprocesamiento exhaustivo.

Problemas con dimensiones bajas: En problemas con dimensiones muy bajas (pocas características), los modelos de deep learning pueden ser excesivos y no aportar beneficios significativos en comparación con métodos más simples.

Durante la clase el profe mencionó un tpermino que creo vale la pena profundizar, este fue “overfiting”. De nuevo, gracias Chat GPT por la respuesta:

Overfitting

El sobreajuste (overfitting en inglés) es un problema común en el aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo (deep learning). Ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y aprende a representarlos con demasiado detalle y precisión. Como resultado, el modelo puede tener un excelente rendimiento en los datos de entrenamiento, pero su rendimiento en nuevos datos (datos no vistos durante el entrenamiento) es significativamente inferior.

El sobreajuste puede ocurrir cuando un modelo es demasiado complejo o tiene demasiados parámetros en relación con la cantidad de datos de entrenamiento disponibles. El modelo puede “memorizar” los datos de entrenamiento en lugar de aprender patrones generales que puedan aplicarse a nuevos datos.

El sobreajuste es perjudicial porque hace que el modelo no sea generalizable, es decir, no puede aplicar sus conocimientos a nuevos datos de manera efectiva. En cambio, el modelo puede tener dificultades para generalizar y realizar predicciones precisas en datos no vistos.

Para evitar el sobreajuste, se pueden tomar diversas medidas, como:

1. Utilizar más datos de entrenamiento para que el modelo tenga una mayor variedad de ejemplos para aprender.
2. Reducir la complejidad del modelo, limitando el número de parámetros o capas en el caso del aprendizaje profundo.
3. Utilizar técnicas de regularización, como la reducción del peso (weight decay) o el abandono (dropout), que ayudan a evitar que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento.
4. Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, y utilizar el conjunto de validación para ajustar los hiperparámetros del modelo y detectar el sobreajuste.
5. Utilizar técnicas de aumento de datos para generar versiones ligeramente modificadas de los datos de entrenamiento y aumentar la diversidad del conjunto de entrenamiento.

Tal vez no podría aplicar el Deep Learning en las recetas de cocina pero sí para el apoyo de escritos a estudiantes univerditarios, también para crear un sistema de detección de aptitudes y tal vez uno de plagios jaja

¿Cuándo utilizar y cuándo NO deep learning?

Cuando NO usarlo

1. Tienes muy pocos datos (caes en overfitting)
2. Tienes problemas muy sencillos (los modelos no son 100% efectivos, una regla de negocio podría serlo y de manera más sencilla)
3. Limitaciones de hardware

Por lo tanto, para aplicar Deep Learning, se necesitan:

• Muchos datos
• Problema complejo
• Potencia de hardware

No usar si:

• No hay suficientes datos
• No hay un problema muy complejo por resolver
• No hay capacidad computacional

Cuando NO utilizar deep Learning: 1. Tienes muy pocos datos 2. Tienes problemas muy sencillos que puedan resolverse por machine learning o regla de negocio sencilla 3. Limitaciones de hardware, corre naturalmente por GPUs. Si quieres aplicar deep Learning debes tener un problema complejo, muchos datos y bastante hardware.

Reto de la Clase.
¿Deep learning en lugar de machine learning?

• Instrucciones:
  De tu respuesta del reto de la clase ¿Cómo funciona el machine learning?, ¿crees que en ese problema sería mejor utilizar deep learning?

Machine Learning

• Si tuviera el modelo de una cámara digital, utilizaría el buscador de Google para obtener información detallada sobre dicho modelo.

Deep Learning

• Mediante la aplicación Google Lens, tengo la posibilidad de realizar una búsqueda específica de una cámara utilizando la cámara de mi celular. Puedo tomar una foto de la cámara que deseo obtener información y así obtener datos precisos sobre su modelo y características a través de los resultados de búsqueda.

Es es un ejemplo de como se utiliza el Machine Learning y el Deep Learning en Google.
¿Alguien podría decirme que estos ejemplos que estoy usando son correctos. Para confirmar si entendí bien los conceptos y el reto?

si

No uses una pistola para matar una mosca. ¡Entendido!

Mi respuesta sería que con Machine learning porque a pesar de usar muchas variables es muy sencillo tanto como problemática y como un conjunto de datos, se junta los datos, se procesa con estadística y lo más complejo sería procesar el texto natural, pero sería simple para el deep learning, para eso se lo podría resolver con machine learning y también se necesita mucho hardware.
En conclusión usaría mucho recursos computacionales para resolver una tarea que puede resolverlo un modelo de ML.

de acuerdo a mi problema no debo usar deep learning

😃

Podría utilizar Machine Learning para mejorar mis horas de estudio. Buscaria saber cuanto me tardo en cada tarea, para asi saber cuanto tiempo debo dedicarle cada día.

1. No tendría suficientes datos, ya que solo necesito las horas de mis días, semanas, o meses.
2. Realmente no es un problema complejo, podría ser uno que se puede resolver con ChatGPT.
3. No tengo el hardware necesario, solo tengo mi laptop que no es muy potente.

• En conclusión, El Machine Learning no sería necesario para resolver este problema.

En el reto “¿Cómo funciona el machine learning?” puse lo siguiente:
“En Ciudad de México es común que haya bloqueos al tránsito o carreteras por diferentes razones y esto a veces toma a la gente por sorpresa, pienso que se podría crear un modelo de machine learning que pueda predecir aproximadamente cuándo y dónde ocurrirá un bloqueo, así como su duración. En base a esas predicciones uno podría tomar sus precauciones.”

Pienso que es necesario el Deep learning para lograr este objetivo:

1. Se necesitarían grandes cantidades de datos como datos históricos de los bloqueos, su duración, los lugares donde ocurrieron, cambios del tránsito a lo largo del año, etcétera.

2. Se trata de un problema complejo pues se debe predecir con la mayor exactitud cuando y donde van a ocurrir bloqueos así como su duración y efectos en la ciudad.

3. Se requeriría mucho hardware como grandes servidores y todo lo que implica su mantenimiento así como hardware para obtener los datos .

¿Cuando deberías dejar de usar Deep Learning?

• Tienes pocos datos.

• Tienes problemas sencillos.

• Limitaciones de hardware.

No uses Deep Learning si:

• Tienes muy pocos datos.

• Tienes problemas sencillos.

• Limitaciones de hardware.

En el caso de la propuesta que planteé de generar un modelo que determine la cantidad de vehículos de transporte público y la frecuencia de los mismo para servir a la mayor cantidad de pasajeros en horas pico de forma cómoda y eficiente y así mismo optimizar el uso de vehículos en horas menos transitadas, sí podría implementarse un modelo basado en Deep Learning.
Se manejaría una gran cantidad de datos en tiempo real, entre esos:

1. Los pasajeros que ingresan o salen de estaciones o paradas de transporte público.
2. Las coordenadas y tiempos de los diferentes circuitos de vehículos en movilización.
3. La cantidad de vehículos disponibles en espera y fuera de servicio.
4. Las vías que presenten mayor tráfico de vehículos de todo tipo.
   Me parece que en la mayoría de las grandes ciudades latinoamericanas, y en específico en Quito, la complejidad de la movilidad ciudadana y la ineficiencia de los sistemas de transportes públicos disponibles han sido un gran problema que consume recursos públicos, el tiempo de la ciudadanía y deja una gran huella de carbono.

¿Cuándo NO utilizar deep learning?

• Tienes pocos datos.
• Tienes problemas sencillos.
• Limitaciones de hardware.

Genial lograr entender de manera clara cuando debe o no usarse el Deep Learning y no pensar que hay algo mal en el proceso sino en un real desaprovechamiento dado que no se cuenta con los suficientes datos, o el problema no es lo sificientemente complejo no contamos con el hardware. y genial entender de manera sencilla lo que es Deep leaning me encanta!

lo podriamos utilizar para prevenir enfermedades en los hospitales alimentando de datos a un solo sistema para buscar si una persona puede morir de paro cardiaco , de los riñones o de cualquier otra enfermedad , con una visita periodica cada mes para tomar muestras de sangre

No uses deep learning si tienes:

1. Muy pocos datos.
2. Problemas muy sencillos.
3. Limitaciones de hardware.

Necesitas muchos datos, problemas complejos y hardware apropiado para utilizar Deep Learning.

Overfitting. Qué es, causas, consecuencias y cómo solucionarlo:
https://protecciondatos-lopd.com/empresas/overfitting/

• No usar si: 1. Hay muy pocos datos 2. El problema es muy sencillo 3. Tenemos limitaciones de hardware

No quedo claro, porque usar deeplearning cuando ya tenemos chatGPT?

El problema del transporte público es muy serio, yo aplicaría IA para calcular los tiempos en los semáforos y sugerencias de rutas para usuarios y conductores para abordar una parte del problema.

No, no debería usar Deep learning a mi problemática con transmilenio.

1. Tengo pocos datos (Proporcionados únicamente por mis rutas)
2. Es un problema sencillo
3. En mi ignorancia no se si mi GPU sea suficiente, tengo una 1660 ti

La principal diferencia entre machine learning y deep learning radica en la complejidad de los algoritmos utilizados para aprender de los datos.

En el machine learning, los algoritmos son más simples y están diseñados para aprender de los datos de entrada y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en esos datos. Por ejemplo, un modelo de machine learning puede ser entrenado para clasificar imágenes de gatos y perros en función de los píxeles de la imagen.

Por otro lado, en el deep learning, se utilizan redes neuronales artificiales, que son estructuras matemáticas complejas diseñadas para aprender de los datos de manera jerárquica y en múltiples capas. Estas redes neuronales profundas pueden aprender patrones y características más complejas de los datos, lo que las hace especialmente útiles para tareas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.

En resumen, el machine learning se enfoca en aprender de los datos de entrada utilizando algoritmos más simples, mientras que el deep learning utiliza redes neuronales profundas para aprender patrones y características más complejas de los datos.

Este curso esta buenisimo, estoy tan agradecido.

Genial!

Reto:
Los problemas elegidos para aplicar Machine Learning fueron:

1. Una gran cantidad de datos provenientes de mensajes de plataformas como el Whatsapp, especialmente dentro de los grupos, que son muy numerosos (los Datos)
   Objetivo: Disponer solo de mensajes que sean de un interés particular.

2. Con los años, se van acumulando libros, revistas, información, a pesar de mantenerlos ordenados y clasificados, sucede que al momento de necesitarlos se dificulta su disponibilidad
   Objetivo: Desarrollar un algoritmo que permita tener a disponibilidad inmediata la información que se necesite.

Estos problemas se pueden ser factibles de ser tratados con Deep Learning ?

Comentario: Los problemas planteados para ser abordados por Maching Learning no son susceptibles de ser tratados por Deep Learning por

La Data de ambos problemas, es pequeña. Uno de los requisitos para el uso del Deep Learning es tener gran cantidad de Datos.

Los Problemas planteados anteriormente, no son complejos, por lo que no pueden ser de manejo con Deep Learning.

El tercer requisito, es poseer mucho Hardware, eso es relativo, depende de la disponibilidad por parte del analista.

Conclusión: Los problemas expuestos son susceptibles de tratamiento por Deep Learning.

Los filtros de apps ya hacen un bien trabajo pero considero que es muy exagerado con el maquillaje de manera que se vea natural

Que me pongan a analizar y pensar sobre el Cuando si y cuando No…Esto no se ve todos los dias!

Para los solteros:

Utilizar Deep Learning para encontrar ¿cuál es la ruta o forma más óptima para que ella o él te quiera?

–

Para los casados:

Necesitamos de las poderosas Redes Neuronales Artificales multi capa cuyas entradas y pesos se multipliquen casi al infinito para comprender un poco a nuestras esposas.

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para mi problemática creo que si es necesario aplicar el deep learning

Es muy importante cuando nos explican cuando se debe o no utilizar el deep learning.

Nota mental: aplicar deep learning para problemas muy complejos de la vida.

Tengo 350 ejemplos con más de mil columnas para buscar predecir propiedades mecánicas de plástico. Tengo un artículo base del cual hacer mi trabajo, pero ese artículo no se da a entender bien, aunque está claro que usa redes neuronales y el r cuadrado que arroja es muy bueno. Tal vez usa NN porque tiene muchas características.

Entonces, en el machine learning a la IA le enseño lo que quiero que aprenda, y en el Deep learning le enseño a aprender.

Tengo pensado crear una app que permita crear vibración en el control para juegos a los que nunca se les diseñó

no requeriría de deep learning pero si machine learning

Creo que una forma de usar deep learning es en el diseño de vias que eviten los atascos/trancones y al mismo tiempo reduzca contmainacion

No usar

• cuando tengo pocos datos
• cuando tengo problemas sencillos (si puede ser resuleto por machine learning normal o reglas de negocios sencillas)
• limitaciones de hardware (gpu poco potentes)

Usar

• al tener muchos datos
• problema complejo
• hardware potente

Le pregunte pautas para mejorar los resultados de i equipo comercial remoto y me dejó sorprendido…

Sin duda que si, el problema de la captación de clientes y de tenerlos “micro segmentados” se puede resolver con Deep Learning aunque debería conceptualizar de una manera más exacta que es “pocos datos”.

Buena clase interesante porque enseña el uso del modelo.

Procesadores análogos parece ser la solución menor consumo, menor tamaño

Clase muy directa y concisa. Gracias por todo esto.

Ser mas preciso en la cantidad de datos, NLP es necesario, Análisis de financiero no

🗿 Creo que el título adecuado de la clase hubiera sido ¿Cuándo no usar el deep learning?

En los seguros de una población mexicana

Le pregunte a ChatGPT que me dijera de forma sencilla la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning, me dijo esto:

Tanto el Machine Learning como el Deep Learning son técnicas de inteligencia artificial que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y tomar decisiones sin ser programadas explícitamente.

La principal diferencia entre ambas técnicas radica en la complejidad de las redes neuronales que se utilizan para el aprendizaje automático. En el Machine Learning, las redes neuronales son menos profundas y complejas, y se basan en algoritmos más simples que aprenden de los datos de entrada para generar predicciones.

Por otro lado, el Deep Learning se basa en redes neuronales profundas que están formadas por muchas capas de procesamiento de datos. Estas redes son mucho más complejas y pueden aprender de patrones más sutiles y abstractos en los datos.

En resumen, el Machine Learning se utiliza para tareas más simples y menos complejas, mientras que el Deep Learning se utiliza para tareas más complejas y sofisticadas que requieren una mayor capacidad de procesamiento y análisis de datos.

Otra muy buena clase, este curso cada vez me gusta más 🔥🚀🔥

Curioso que en cuestión de HW requiera GPU y no CPU, lo digo porque por dentro, básicamente se dedica a “masticar” números como un rumiante mastica hierba.

La ciencia ficción me ha trastocado tanto el concepto de IA que ponerlo en esos términos de “maquila” le quita toda la “magia”.