INTRODUCCION AL MACHINE LEARNING
El aprendizaje automático es una de las nuevas tecnologías más emocionantes. Y en este blog aprenderás acerca de su tecnología de punta y también obtendrás práctica para realizar la implementación y despliegue de estos algoritmos tú mismo. Es posible que hayas usaso algoritmos de aprendizaje muchas veces, un día sin darte cuenta. Cada vez que lees tu correo electrónico o que tu filtro de de spam te salva de tener toneladas de correo basura, eso también es un algoritmo de aprendizaje.
Porque predomina el aprendizaje automático hoy en día? Resulta que el aprendizaje automático es un campo que nació a partir de la IA o inteligencia artificial. Queríamos construir máquinas inteligentes y resulta que hay pocas cosas básicas que podemos programar para que haga una máquina como encontrar la ruta más corta de A a B. Pero en gran medida no sabíamos como hacer programas de IA para hacer cosas más interesantes como buscar en la web, etiquetar fotos o antispam. Se comprendió que la única forma de hacer estas cosas era que una máquina aprendiera a hacerlas por sí misma. Así que el aprendizaje automático se desarrolló como una nueva capacidad para las computadoras y hoy está en muchos sectores de industria y ciencia básica. Para mí que estoy investigando el aprendizaje automático y que en una semana normal, es necesario mantenerse informado y aprender continuamente...
Existe robótica autónoma, biológica informática y cientos de cosas en Silicon Valley donde el aprendizaje automático está teniendo un impacto fuerte. Ahora que les hablé un poco de aprendizaje automático veamos algunos ejemplos. Existe la minería de datos. Una de las razones por las que el aprendizaje automático se ha difundido es el crecimiento de la web y de la automatización, es decir, que ahora tenemos más datos que nunca. Por ejemplo, hoy en día muchas empresas en Silicon Valley recolectan datos de clics, también llamados datos de tráfico, y tratan de usar algoritmos de aprendizaje electrónico para explorar estos datos y entender mejor a los usuarios y con la llegada de la automatización, tenemos conjuntos de datos cada vez más grandes, que tratamos de entender mediante algoritmos de aprendizaje. Una segunda gama de aplicaciones de aprendizaje automático
es una que no podemos programar a mano. Por ejemplo, alguien que trabaje con helicópteros autónomos por años, y que no sepan como diseñar un programa para que el helicóptero volara por sí solo, lo único que se puede hacer que la computadora aprendiera por sí sola a cómo volar un helicóptero.
Otro ejemplo es el reconocimiento de escritura. Estos son algoritmo diseñados para poder reconocer tu escritura, de manera que cuando escribas algo con rapidez o falta de caligrafía este algoritmo reconozca tu escritura, eso se debe a que ya aprendió a reconocer tu forma de escribir. De hecho si han visto los campos del procesamiento de lenguaje natural o de la visión por computadora, son campos de la IA que se relacionan con entender el idioma o las imágenes. Actualmente, la mayoría del procesamiento del lenguaje natural y de visión por computadora aplica aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje se utilizan mucho en los programas de autopersonalización. Cada vez que entras a Amazon, Netflix, o iTunes y te tienen millones de usuarios y referencias, no hay otra forma de crear un millón de programas distintos para esos usuarios. La única manera de que el software genere estas recomendaciones personalizadas es que pueda aprender por sí mismo tus referencias. Por último, los algoritmos de aprendizaje se usan hoy en día para entender el aprendizaje humano y para entender el cerebro. Hablaremos de cómo lo utilizan los investigadores para avanzar hacia el sueño de la inteligencia artificial. En el siguiente post aprenderás los principales términos de aprendizaje automático y empezarás a entender cuales son los diferentes algoritmos y cuándo se usa cada uno de forma adecuada.
El aprendizaje automático es una de las nuevas tecnologías más emocionantes. Y en este blog aprenderás acerca de su tecnología de punta y también obtendrás práctica para realizar la implementación y despliegue de estos algoritmos tú mismo. Es posible que hayas usaso algoritmos de aprendizaje muchas veces, un día sin darte cuenta. Cada vez que lees tu correo electrónico o que tu filtro de de spam te salva de tener toneladas de correo basura, eso también es un algoritmo de aprendizaje.
Porque predomina el aprendizaje automático hoy en día? Resulta que el aprendizaje automático es un campo que nació a partir de la IA o inteligencia artificial. Queríamos construir máquinas inteligentes y resulta que hay pocas cosas básicas que podemos programar para que haga una máquina como encontrar la ruta más corta de A a B. Pero en gran medida no sabíamos como hacer programas de IA para hacer cosas más interesantes como buscar en la web, etiquetar fotos o antispam. Se comprendió que la única forma de hacer estas cosas era que una máquina aprendiera a hacerlas por sí misma. Así que el aprendizaje automático se desarrolló como una nueva capacidad para las computadoras y hoy está en muchos sectores de industria y ciencia básica. Para mí que estoy investigando el aprendizaje automático y que en una semana normal, es necesario mantenerse informado y aprender continuamente...
Existe robótica autónoma, biológica informática y cientos de cosas en Silicon Valley donde el aprendizaje automático está teniendo un impacto fuerte. Ahora que les hablé un poco de aprendizaje automático veamos algunos ejemplos. Existe la minería de datos. Una de las razones por las que el aprendizaje automático se ha difundido es el crecimiento de la web y de la automatización, es decir, que ahora tenemos más datos que nunca. Por ejemplo, hoy en día muchas empresas en Silicon Valley recolectan datos de clics, también llamados datos de tráfico, y tratan de usar algoritmos de aprendizaje electrónico para explorar estos datos y entender mejor a los usuarios y con la llegada de la automatización, tenemos conjuntos de datos cada vez más grandes, que tratamos de entender mediante algoritmos de aprendizaje. Una segunda gama de aplicaciones de aprendizaje automático
es una que no podemos programar a mano. Por ejemplo, alguien que trabaje con helicópteros autónomos por años, y que no sepan como diseñar un programa para que el helicóptero volara por sí solo, lo único que se puede hacer que la computadora aprendiera por sí sola a cómo volar un helicóptero.
Otro ejemplo es el reconocimiento de escritura. Estos son algoritmo diseñados para poder reconocer tu escritura, de manera que cuando escribas algo con rapidez o falta de caligrafía este algoritmo reconozca tu escritura, eso se debe a que ya aprendió a reconocer tu forma de escribir. De hecho si han visto los campos del procesamiento de lenguaje natural o de la visión por computadora, son campos de la IA que se relacionan con entender el idioma o las imágenes. Actualmente, la mayoría del procesamiento del lenguaje natural y de visión por computadora aplica aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje se utilizan mucho en los programas de autopersonalización. Cada vez que entras a Amazon, Netflix, o iTunes y te tienen millones de usuarios y referencias, no hay otra forma de crear un millón de programas distintos para esos usuarios. La única manera de que el software genere estas recomendaciones personalizadas es que pueda aprender por sí mismo tus referencias. Por último, los algoritmos de aprendizaje se usan hoy en día para entender el aprendizaje humano y para entender el cerebro. Hablaremos de cómo lo utilizan los investigadores para avanzar hacia el sueño de la inteligencia artificial. En el siguiente post aprenderás los principales términos de aprendizaje automático y empezarás a entender cuales son los diferentes algoritmos y cuándo se usa cada uno de forma adecuada.
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