Miguel Angel Velazquez Romero
Pregunta¿Es correcto llamarle IA al Machine Learning o al Deep Learning?
Miguel Angel Velazquez Romero
Ya cambié de opinión. Lo más cercano que he encontrado de lo que es inteligencia artificial es la Stadistical Learning Theory, porque de ahí se derivan los términos Fancy de Machine Learning y Deep Learning. Y no, la robótica no es inteligencia artificial.
Generalizar que en la AI “No hay una definición precisa de IA porque es un campo muy amplio” me parece una barbaridad. Pero otra parte concuerdo un poquito porque jamás llegaremos a una verdad absoluta, si fuera así seriamos dioses no humanos. A la verdad nunca se llega, pero si nos podemos acercar mucho, y entre más cerca más podremos afirmar con certeza.
Te recomiendo leer el libro de Stadistical Learning Theory de Vladimir N. Vapnik, ahí te darás una idea de lo que es IA, y no es robótica y no tiene nada con que la maquina es capaz de “razonar” o bueno, al menos en el sentido biológico de la palabra.
Alejandro Cuello Maure
Hola Miguel!
No hay una definicion precisa de IA por que es un campo muy amplio como lo mencionó el compañero.
Pero poniendo un ejemplo sencillo, la IA es conseguir imitar que una maquina "adopte" comportamientos inteligentes como si fuera una persona.
En cambio, El Machine learning es el metodo que usamos para poder "enseñar" a esa maquina a comportarse de esa manera.
La IA sería una universidad que forma estudiantes y el machine learning serían los cursos practicos que toman esos estudiantes para aprender.
Maria Cruz
No, No es incorrecto de hecho la definición básica de AI identifica a los componentes como poder crear conocimiento. A diferencia de ML el reforcing learning y el deep te pueden aportar algo que desconoces.
Miguel Angel Velazquez Romero
Tienes toda la razón, un científico de datos tiene que ser curioso ante todo y aprender mucho, gracias por la respuesta María :)
Maria Cruz
Este hilo y pregunta se me hizo de lo más interesante, primero por que se cuestionan sobre la Ai y segunda sobre como se una en el curso. Efectivamente, AI es el campo en general. Y lo ocupo porque por que en el EDA la idea es que no te cases con nada entiendas que tienes y hagas n teorías; y si al final decides que lo mejor es : Crear un chatbot que te conteste los mensajes de tu social media por que es más efectivo que segmentar usuarios ? y no emplearías un algoritmo de ML o deep como tal, seria NPL y generación de texto. Tus opciones como DS siempre deben estar abiertas al empleo de cualquier herramienta de AI no solo ML. EL curso termina justo cuando te quedas con esa duda de ahora que sigue, la respuesta es feature engineering y business cases para los Modelos (cuanto te ahorras con la implementación n de ese modelo) y el Retorno de inversión ( si lo implemento en cuanto tiempo verá una ganancia).
German Zaldívar
Correcto, son parte de la IA
Miguel Angel Velazquez Romero
Y el ML se vuelve DP cuando la red neuronal es de 2 o n capas. **
Sorry, lastima que en Platzi no se puedan borrar o editar los comentarios cuando se hace hilo.
Miguel Angel Velazquez Romero
Realmente estas son las definiciones más aproximadas a lo que es el ML:
Es el campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente. —Arthur Samuel, 1959
Y uno más orientado a la ingeniería: Se dice que un programa de computadora aprende de la experiencia E con respecto a alguna tarea T y alguna medida de desempeño P, si su desempeño en T, medido por P, mejora con experiencia E. —Tom Mitchell, 1997
Tomadas de el libro: hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow.
Y el DP, es lo mismo que aplica para desde neuronales, donde una Red Neuronal es una composición de elementos lineales y no lineales, de tal manera que cuando se conectan y se entrenan adecuadamente, permiten aproximar cualquier función matemática, es por esto que se le llama aproximador de función universal. Y el ML se vuelve ML cuando la red neuronal es de 2 o n capas. De hecho el nombre completo sería aprendizaje de maquina profundo, realmente es como la versión plus de el aprendizaje de maquina normal.
Miguel Angel Velazquez Romero
Miguel Angel Velazquez Romero
No, te equivocas. Lo explicó una persona de Microsoft hace unos días y es incorrecto decir que IA = ML o IA = DP.
Aquí te dejo otra referencia y en ningún lado dice que IA = ML AND DP.
IA es imitar el comportamiento humano, pero hay un detalle en ello, el ser humano es un sistema complejo. Un ser humano, no es un dedo, no es una mano, no es un pie. por lo tanto la IA tampoco es ML, DP, CV, porque estas solo son partes de un conjunto.
Las aproximaciones de IA son Sofia y Boston Dinamic:
Pero ni se diga lo criticadas que son. No por que sean malas, si no porque se venden como IA. Pero antes, ¿Qué es IA, que es pesar, qué es crear, qué es la creatividad? Si bien hay ciertas aproximaciones en diversas áreas, la realidad es que no tenemos ni idea que cómo funciona nuestro cerebro, por ejemplo. Si bien, es muy simple como funciona una neurona, pero conocer cómo funciona 1 sola neurona no nos permite saber cómo funciona un cerebro, porque, ¿qué pasa si podemos 10^12 neuronas juntas? No lo podemos saber.
Igual te dejo un enlace no técnico de lo que es un sistema complejo
Mi conclusión es que hablar de IA, si bien "existe", no es cosa simple, es hablar de complejidad realmente.
