Conceptos Clave de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Clase 4 de 23 • Curso de Fundamentos de AI para Data y Machine Learning

Sneider Ferreira

company_admin•

===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.

Jhoan Sebastián Lopera Gallego

student•

Gracias por el resumen

David Antonio Morales Barrera

student•

Esta respuesta es de Chatgpt3...

Elias Garcia

student•

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.

Juan R. Vergara M.

student•

👍🥇

Jhoan Sebastián Lopera Gallego

student•

Ese esquema es muy valioso

Natalia Michelle Pineda Zorro

student•

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 :).

Catherine Argüello Castro

student•

Esta geniaal, gracias por compartirlo.

Edith Ayvar Garay

student•

Excelente! :)

Juan Francisco Salcedo García

student•

¡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!

John Benavides

student•

Muy bueno!! lo importante creo es como se adapta la IA, o los machine learning a los usuarios y a nuestros objetivos.

William Alfonso Cortes Romero

student•

2 / 2

¡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!

Juan Páez

student•

Genial, mil gracias.

Rosmily Nazaret Ramos Gómez

student•

**<h2> me encantó </h2>  **

Rodrigo Alles

student•

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.

Héctor Gerardo García Escobar

student•

Juan Martínez

student•

Genial aporte

Jorge Francisco Vuelvas Lomeli

student•

NOTAS:

Conceptos y aplicaciones de 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

Mitzi Mariel Herlanda

student•

Gran resumen, así me quedo super claro

Hortencia Maria Dobles Franquiz

student•

Gracias :-) están muy buenas

Gabriel Castelblanco López

student•

Espero aprender alguito ya que de esto no sé...

Juan R. Vergara M.

student•

Gracias por compartir.

Sandra Duque

student•

Gracias 👍

Miguel Angel Soler

student•

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.

Martín Dasso

student•

Mil gracias!!

Jose Manuel Duque

student•

++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.

Maritza Flórez

student•

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

Así que sintonizada a aprender.

Diego Jurado

student•

Así queda mejor el ejercicio.

Rodrigo Alles

student•

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.

JUAN CAMILO PANIAGUA ALVAREZ

student•

@CarlosAlarcon o alguien quién me pueda por favor responder; quedé con una duda de lo mencionado al final. Explicaron en el video anterior, que la Inteligencia Artificial NO puede crear (innovar) y que el concepto es diferente a GENERAR. Al final de este video, Carlos dice que la IA Generativa puede crear algo nuevo (que básicamente NO existe).

Entonces ¿la IA si puede crear algo nuevo o simplemente lo que dice Carlos es que puede generar algo nuevo pero partiendo de la recopilación de la información de lo que ya existe?¿no es lo mismo que hacemos los humanos para crear algo nuevo; validar primero que no exista?

Muchas gracias ;) Este curso está de locos.

Hecot Pulido

student•

Lo que le falta a la IA es tener la iniciativa de decir “hoy quiero hacer un perro” o filtrar las imágenes buenas del ruido.

Es diferente generar a crear, es una herramienta útil, pero no sustituye la creación.

xuli xuli

student•

lo que yo entiendo es que la IA no puede innovar, me explico: Pablo Picasso inventó el cubismo (fue una innovación en su momento). La IA puede crear una imagen nueva con estilo cubista pero no puede crear por si misma un nuevo estilo de pintura. Eso es lo que yo entiendo, si no es así por favor corregirme

David Antonio Morales Barrera

student•

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.

Rodrigo Alles

student•

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.

Maximiliano Ovando Ramírez

student•

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.

Steven ‘Sty’ Vargas Rojas

student•

Aquí mi aporte sobre ésta ejercicio

Andrés Castellanos

student•

Mapa conceptual por DotCSV

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

Samuel Steven Bernal Martínez

student•

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

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Ética en inteligencia artificial y datos

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Ética y Datos: Creación de Políticas Públicas para el Bien Común

El futuro con IA

Creación de Futuro con IA: Innovación y Propósito Personal

Reflexiones y Ética en la Inteligencia Artificial