Redes Neurais em IA e Deep Learning - página 9

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Clase 10 - Chatbots / Palabras de cierre

Stanford CS230: aprendizaje profundo | Otoño 2018 | Clase 10 - Chatbots / Palabras de cierre

El video cubre varios temas relacionados con la creación de chatbots con aprendizaje profundo. El disertante analiza el procesamiento del lenguaje natural, la recuperación de información y el aprendizaje por refuerzo como métodos para crear chatbots. Se enfatiza la importancia del contexto, la clasificación de intenciones, el etiquetado de ranuras y el entrenamiento conjunto. La conferencia también cubre formas de generar datos automáticamente para entrenar chatbots, evaluar su desempeño y construir sistemas de gestión de contexto para ellos. El disertante alienta a los estudiantes a usar sus habilidades para trabajar en proyectos significativos y elevar a toda la raza humana. Finalmente, agradece a los estudiantes por su arduo trabajo y los alienta a continuar marcando la diferencia en el mundo utilizando la IA.

• 00:00:00 En esta sección, el orador presenta un estudio de caso sobre cómo crear un chatbot para ayudar a los estudiantes a inscribirse en un curso o buscar información. El orador enfatiza que los chatbots son un tema industrial importante y han sido difíciles de construir, y la comunidad académica ha ayudado a mejorarlos. El chatbot creado para esta área restringida asume que los estudiantes solo solicitarán información sobre un curso o se inscribirán en el curso. El orador alienta a la audiencia a formar parejas en grupos y obtener ideas de métodos que se pueden usar para implementar un chatbot de este tipo. Algunos de los enfoques sugeridos incluyeron el uso de RNN y el aprendizaje de transferencia para procesar el lenguaje natural y la recuperación de información del almacenamiento predefinido.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video analiza cómo se puede usar el aprendizaje por refuerzo en los chatbots para ayudar a tomar decisiones sobre las respuestas. La conversación entre los oradores destaca la importancia del contexto y cómo el resultado de la conversación no siempre está en cada paso. El aprendizaje por refuerzo puede ayudar a aprender una política para el chatbot, que dado un estado puede decirnos qué acción tomar a continuación. También se presenta el vocabulario comúnmente utilizado en los asistentes conversacionales, que incluye expresión, intención y espacios, junto con la discusión de conversaciones de uno o varios turnos. El video concluye con una sesión de lluvia de ideas sobre el tipo de red y el conjunto de datos necesarios para entrenar el modelo para detectar la intención.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el disertante analiza el uso de filtros para detectar la intención detrás de las entradas del usuario en los chatbots, lo que podría funcionar mejor que las redes neuronales recurrentes en los casos en que la entrada prevista del usuario siempre está codificada en una pequeña cantidad de palabras. . El disertante sugiere utilizar clasificadores de secuencias convolucionales o recurrentes para detectar franjas horarias, que identifican información específica que un chatbot necesitaría recuperar para ayudar al usuario, como las horas de salida y llegada en el caso de un chatbot de reserva de vuelos. El disertante enfatiza la importancia de etiquetar y codificar los datos en un determinado formato para identificar las ranuras en las entradas de los usuarios.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el disertante analiza la posibilidad de capacitación conjunta para chatbots. Sugiere usar una red que pueda hacer tanto la clasificación de intención como el etiquetado de ranuras y esta red sería supervisada por dos funciones de pérdida diferentes. El disertante también menciona que el entrenamiento conjunto de dos redes suele ser útil, ya que permite que ambas redes aprendan el mismo tipo de funciones. Además, presenta diferentes formas de adquirir datos de chatbot, como usar Mechanical Turk para recopilar manualmente datos anotados, tener un servicio de asistencia de chat humano para ingresar datos y generar automáticamente algunos datos sustituyendo fechas, cursos, trimestres y otras etiquetas.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza formas de generar datos automáticamente para entrenar chatbots, como el uso de conjuntos de datos de fechas, cursos y otras etiquetas y el llenado de espacios en las declaraciones de los usuarios con estos datos. También sugieren usar etiquetadores de parte del discurso y modelos de reconocimiento de entidades nombradas para etiquetar y etiquetar automáticamente conjuntos de datos. Además, el orador enfatiza la importancia de tener datos generados automáticamente y etiquetados a mano para evitar el sobreajuste. Finalmente, el orador demuestra cómo el chatbot puede identificar la intención del usuario y llenar espacios para completar tareas como inscribir a un estudiante en una clase, incluso cuando no se proporciona toda la información necesaria en el enunciado inicial.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el video explica el proceso de construcción de un sistema de gestión de contexto para chatbots usando redes de memoria. El sistema implica el registro de todas las declaraciones del historial del usuario en el almacenamiento, que se compara con su declaración actual utilizando una codificación de la oración a través de incrustaciones de palabras y un RNN. Luego se calcula un vector de atención utilizando un softmax de producto interno, lo que le da al chatbot una serie de pesos para determinar qué tan relevante es cada recuerdo para la expresión actual. Luego, se ejecuta un vector de salida final a través de una secuencia de apilamiento de ranuras, donde el etiquetador puede determinar las ranuras que faltan para la función deseada, como inscribir a un estudiante en una clase.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el disertante analiza las limitaciones de los asistentes conversacionales y cómo superarlas. Un enfoque es utilizar un gráfico de conocimiento en el que se pueda identificar la intención de un usuario y seguirla a través del gráfico para determinar los espacios que se deben llenar. El disertante explica que los grafos de conocimiento se utilizan en la industria para manejar múltiples intents y sus correspondientes slots. Finalmente, la conferencia analiza cómo evaluar el rendimiento de un chatbot, donde el disertante cita un trabajo de investigación que describe cómo usar Mechanical Turk para evaluar las respuestas de un chatbot.
  
  
• 00:35:00 En esta sección de la conferencia, el profesor analiza las formas de calificar las respuestas de los chatbots y compararlos entre sí a través de las opiniones de los usuarios y los experimentos de puntuación media de opinión. La conferencia pasa a discutir los requisitos necesarios para crear un asistente vocal, incluidos los sistemas de voz a texto y de texto a voz, y recomienda lecturas adicionales sobre el tema para los estudiantes interesados. Finalmente, el profesor brinda consejos sobre qué incluir en un proyecto de clase, como explicar detalladamente las decisiones tomadas durante el proyecto, informar el ajuste de hiperparámetros y enviar el código a GitHub para que los TA lo revisen en privado.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador anima a los estudiantes a no desanimarse si su proyecto no cumplió con sus expectativas. Destacan que está bien si no superan lo más avanzado en cada tarea y les recuerdan a los estudiantes que informen sus resultados, expliquen por qué no funcionó y den referencias. También mencionan que se permiten apéndices para páginas adicionales y que se calificarán en función de su discurso de proyecto de tres minutos y dos minutos de preguntas del TA. Finalmente, alientan a los estudiantes a explorar otras clases en la universidad, como visión artificial y modelos generativos profundos, y refuerzan que los estudiantes de Stanford pueden marcar una diferencia en el mundo con su trabajo.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, Andrew Ng analiza cómo se puede aplicar el aprendizaje automático para resolver problemas importantes y significativos en la sociedad. Cita ejemplos como la optimización del tostado del grano de café y el desarrollo de una app que diagnostica rayos X, lo que podría mejorar mucho el acceso a los servicios de radiología en zonas donde escasea. Alienta a los estudiantes a usar su conjunto único de habilidades de la clase para trabajar en los proyectos más importantes, desde mejorar la atención médica hasta abordar el cambio climático y la educación global. Ng cree que la cantidad de proyectos significativos supera la cantidad de personas capacitadas en aprendizaje profundo y que todos los estudiantes tienen la oportunidad de marcar una diferencia en el mundo.
  
  
• 00:50:00 En esta sección del video, el orador comparte una historia sobre conducir un tractor y alienta a los oyentes a divertirse mientras realizan un trabajo significativo. Sugiere que, si bien muchos graduados pueden obtener trabajos en la industria de la tecnología, no deben pasar por alto las oportunidades sin explotar para la IA fuera de las industrias del software. Él insta a los estudiantes a usar sus habilidades para elevar a toda la raza humana, trabajar con y sin fines de lucro y afectar al gobierno. Finalmente, agradece a los estudiantes por su arduo trabajo en la clase y espera que aprovechen sus habilidades únicas de IA para hacer un trabajo que importe y ayude a otras personas.

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Parte 1/2 del curso completo de aprendizaje automático: aprender aprendizaje automático 10 horas | Tutorial de aprendizaje automático | Edureka

Para su comodidad, proporcionamos un cronograma general y luego uno detallado para cada parte. Puede ir directamente al momento adecuado, ver en un modo conveniente para usted y no perderse nada.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Este video tutorial sobre aprendizaje automático comienza explicando las diferencias entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, con un enfoque en cómo funciona el aprendizaje automático mediante la extracción de patrones de conjuntos de datos. Las diversas categorías de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, se explican junto con sus casos de uso en diferentes sectores, como la banca, la atención médica y el comercio minorista. El aprendizaje profundo también se presenta como un tipo específico de aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para aprender el mapeo de funciones complejas. El tutorial también cubre cómo usar Anaconda Navigator con Jupyter Notebook y demuestra cómo crear diferentes modelos de aprendizaje automático usando el conjunto de datos de Iris.
2. 01:00:00 - 02:00:00 Esta parte cubre una variedad de temas, incluido el análisis exploratorio de datos, la creación de conjuntos de datos de validación, la construcción de modelos, estadísticas básicas, técnicas de muestreo, medidas de tendencia central y variabilidad, probabilidad de eventos, ganancia de información y entropía, árboles de decisión y matriz de confusión. El tutorial proporciona una comprensión integral de cada tema y sus implicaciones prácticas en el aprendizaje automático. El tutorial enfatiza la importancia del conocimiento estadístico, el análisis de datos y la interpretación en la construcción de un modelo exitoso.
3. 02:00:00 - 03:00:00 Este video cubre varios temas, desde los conceptos básicos de probabilidad y distribución de probabilidad, hasta la regresión lineal y logística y, finalmente, la prueba de hipótesis y los algoritmos de aprendizaje supervisado. El instructor explica los diferentes tipos de probabilidad y demuestra problemas de probabilidad, al mismo tiempo que cubre el concepto de intervalo de confianza y prueba de hipótesis en el aprendizaje automático. El video también brinda información sobre los algoritmos de aprendizaje supervisado, como la regresión lineal, la regresión logística y los bosques aleatorios. Finalmente, el instructor explica cómo calcular y determinar la ecuación de la línea de regresión usando el método de mínimos cuadrados e introduce el concepto de R-cuadrado como una medida de ajuste de datos.
4. 03:00:00 - 04:00:00 A lo largo del video, el orador usa ejemplos del mundo real para demostrar cómo aplicar conceptos de aprendizaje automático, como usar un conjunto de datos de tamaños de cabeza y pesos cerebrales para encontrar una relación lineal o analizar el Desastre del Titanic para determinar qué factores afectan la tasa de supervivencia de un pasajero. Además, el orador destaca la importancia de la disputa y limpieza de datos para garantizar resultados precisos antes de sumergirse en escalar los valores de entrada e introducir el concepto de clasificación.
5. 04:00:00 - 05:00:00 Esta sección del curso de aprendizaje automático cubre el concepto de árboles de decisión y cómo se pueden usar para problemas de clasificación. El videotutorial analiza el proceso de creación de un árbol de decisión, incluida la selección del nodo raíz en función de la información obtenida y la poda del árbol para mejorar la precisión. La sección también cubre el uso de Random Forest, una colección de árboles de decisión, para la toma de decisiones en varios dominios, como la banca y el marketing. El orador proporciona ejemplos de codificación y una explicación paso a paso del algoritmo, lo que facilita la comprensión de los principiantes.
6. 05:00:00 - 06:00:00 El video proporciona una descripción general de varios algoritmos de aprendizaje automático, incluidos Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) y Naive Bayes. El video explica cómo se usa el algoritmo Random Forest en la banca para determinar si un solicitante de préstamo será moroso o no moroso, cómo se puede usar el algoritmo KNN para predecir el tamaño de la camiseta de un cliente y cómo Naive Bayes algoritmo se puede utilizar para el filtrado de correo electrónico y la detección de spam. El video también explica el teorema de Bayes y cómo se puede implementar en escenarios de la vida real utilizando un conjunto de datos. Además, el instructor brinda ejemplos prácticos y demostraciones de cómo implementar estos algoritmos utilizando Python y la biblioteca scikit-learn.
7. 06:00:00 - 07:00:00 Esta sección del tutorial "Curso completo de aprendizaje automático" cubre varios temas avanzados, incluidas las máquinas de vectores de soporte, los métodos de agrupamiento (incluidos K-means, fuzzy c-means y agrupamiento jerárquico), análisis de canasta de mercado, minería de reglas de asociación y aprendizaje por refuerzo. El algoritmo A-priori se explica en detalle para la minería frecuente de conjuntos de elementos y la generación de reglas de asociación, y se proporciona un ejemplo utilizando datos de transacciones en línea de una tienda minorista. El video también profundiza en los conceptos de valor y valor de acción, el proceso de decisión de Markov y la exploración frente a la explotación en el aprendizaje por refuerzo. Se utiliza un escenario de problema que involucra robots autónomos en una fábrica de automóviles como ilustración del aprendizaje por refuerzo en acción.
8. 07:00:00 - 07:50:00 Este tutorial en video sobre aprendizaje automático cubre varios temas, incluida la ecuación de Bellman, Q-learning, las habilidades técnicas necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático exitoso, tendencias salariales y descripciones de puestos, y las responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático. El tutorial enfatiza la importancia de las habilidades técnicas, como los lenguajes de programación, el álgebra lineal y las estadísticas, así como las habilidades no técnicas, como la visión para los negocios, la comunicación efectiva y el conocimiento de la industria. El orador también analiza varios proyectos de aprendizaje automático de código abierto que se pueden explorar, como Tensorflow.js, DensePose y BERT. En general, el tutorial presenta una descripción general completa del aprendizaje automático y sus aplicaciones en varios campos.

Línea de tiempo detallada para partes del curso de video

Parte 1

• 00:00:00 En esta sección, se explica que el aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en el diseño de sistemas que pueden tomar decisiones y predicciones basadas en datos, lo que permite que las computadoras actúen y tomen decisiones basadas en datos sin estar programados explícitamente. para una tarea específica. La sección también aclara la confusión entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, afirmando que el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se ocupa de extraer patrones de conjuntos de datos. Además, se proporciona la agenda del curso, que está diseñada en un formato de principiante a avanzado y cubre varios temas, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje de refuerzo y proyectos para preparar a los estudiantes para la industria.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se explica la diferencia entre el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo. El aprendizaje automático es un proceso que involucra algoritmos que pueden adaptarse a los cambios en función de un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados o no etiquetados, mientras que el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para lograr una mayor precisión. Luego se introducen tres tipos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje supervisado se explica como un método en el que cada instancia de un conjunto de datos de entrenamiento tiene atributos de entrada y una salida esperada, y el algoritmo aprende el patrón de entrada que genera la salida esperada. Los algoritmos populares de aprendizaje supervisado incluyen regresión lineal, bosque aleatorio y máquinas de vectores de soporte. Se comparten ejemplos de casos de uso de aprendizaje supervisado en banca, atención médica, comercio minorista y automatización del habla.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica las dos categorías de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado se demuestra con ejemplos como asistentes de voz como Siri o la predicción de patrones climáticos, donde la máquina recibe datos y los resultados esperados, mientras que el aprendizaje no supervisado es cuando no hay resultados esperados y la máquina se deja descubrir estructuras ocultas en los datos. aprendiendo los patrones. El agrupamiento se da como un ejemplo de aprendizaje no supervisado utilizando el algoritmo k-means, donde instancias de datos similares se agrupan en grupos para identificar patrones sin agregarles etiquetas. Se explican las diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado, donde el primero tiene un resultado esperado, el segundo se deja descubrir estructuras ocultas.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el instructor analiza la aplicación del aprendizaje no supervisado en diferentes sectores, como la banca, la atención médica y el comercio minorista. En el sector bancario se utiliza el aprendizaje no supervisado para segmentar a los clientes mediante clustering y encuestas. En el cuidado de la salud, se usa para categorizar datos de MRI y construir un modelo que reconozca diferentes patrones. Por último, en el sector minorista, el aprendizaje no supervisado se utiliza para recomendar productos a los clientes en función de sus compras anteriores. Luego, el instructor pasa a explicar el aprendizaje por refuerzo, que permite a los agentes de software determinar el comportamiento ideal dentro de un contexto para maximizar el rendimiento al aprovechar dos mecanismos: exploración y explotación. El instructor brinda un ejemplo de cómo Pavlov entrena a su perro con el aprendizaje por refuerzo antes de analizar la aplicación del aprendizaje por refuerzo en diferentes sectores, como la banca, la atención médica y el comercio minorista.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el ponente explica la diferencia entre Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) y destaca la importancia de la IA debido a la explosión de datos en los últimos años. Describen la IA como una técnica que permite a la máquina replicar el comportamiento humano y aprender de la experiencia. También analizan el aprendizaje automático como un subconjunto de la IA que permite a las computadoras tomar decisiones basadas en datos y mejorar con el tiempo cuando se exponen a nuevos datos. Además, el orador enfatiza la importancia de reducir la diferencia entre el valor estimado y el valor real en el aprendizaje automático y analiza cómo agregar más variables y puntos de datos puede ayudar a mejorar el modelo. Finalmente, el aprendizaje profundo se presenta como un motor cohete impulsado por una gran cantidad de datos.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, aprendemos sobre el aprendizaje profundo, un tipo particular de aprendizaje automático inspirado en la funcionalidad de las células cerebrales llamadas neuronas. Utiliza redes neuronales artificiales que toman conexiones de datos entre neuronas artificiales y las ajustan de acuerdo con el patrón de datos, lo que permite que un sistema aprenda el mapeo de funciones complejas sin depender de ningún algoritmo específico. El aprendizaje profundo encuentra automáticamente qué características son las más importantes para la clasificación, a diferencia del aprendizaje automático, donde las características deben proporcionarse manualmente. El aprendizaje profundo depende en gran medida de las GPU y las máquinas de gama alta, que realizan una gran cantidad de operaciones de multiplicación de matrices necesarias para la optimización del algoritmo. Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje automático pueden funcionar en máquinas de gama baja.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el enfoque de resolución de problemas de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático se compara con el de los algoritmos de aprendizaje profundo. El primero implica dividir el problema en subpartes, resolverlas individualmente y luego combinarlas para lograr el resultado deseado. Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje profundo resuelven el problema de principio a fin. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje profundo tardan más en entrenarse debido a la gran cantidad de parámetros que contienen. Durante las pruebas, los algoritmos de aprendizaje profundo tardan menos tiempo en ejecutarse en comparación con los algoritmos de aprendizaje automático. Finalmente, los árboles de decisión y la regresión lineal o logística son los preferidos en la industria, ya que son más fáciles de interpretar que los algoritmos de aprendizaje profundo.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el narrador explica cómo descargar y usar Anaconda Navigator para iniciar aplicaciones, administrar paquetes de conda y canales a través de una interfaz gráfica de usuario de escritorio sin necesidad de usar comandos de línea de comandos. Después de descargar Anaconda Navigator, el narrador se enfoca en Jupyter Notebook, que es principalmente un archivo Json con tres partes principales: metadatos, formato Notebook y una lista de celdas. El tablero tiene tres pestañas: otros archivos, en ejecución y clústeres. Estas pestañas contienen procesos y cuadernos en ejecución y presentan la lista de clústeres disponibles. El narrador revisa estas pestañas y explica su significado y opciones como edición de archivos, casillas de verificación, menús desplegables y botones de inicio disponibles dentro de cada pestaña.
  
  
• 00:40:00 En esta sección de la transcripción, el orador analiza el flujo de trabajo típico de un cuaderno Jupyter para el análisis de datos, que implica crear un cuaderno, agregar análisis, codificar y generar, y luego organizar y presentar el análisis con Markdown. El orador señala que la seguridad en los portátiles Jupyter puede ser una preocupación y analiza los mecanismos de seguridad predeterminados, como el saneamiento de HTML sin procesar y la incapacidad de ejecutar JavaScript externo. Para agregar seguridad a un cuaderno, el orador describe cómo crear una clave de resumen de seguridad y compartirla con colegas. Además, el orador explica cómo configurar los parámetros de visualización usando Code Mirror y luego demuestra cómo ejecutar el código Python en un cuaderno Jupyter.
  
  
• 00:45:00 En esta sección del video, el instructor demuestra cómo crear y usar el cuaderno Jupyter en Python. El ejemplo incluye la creación de un nuevo cuaderno y la ejecución de código de Python en las celdas. El instructor destaca la numeración de celdas y la función de sintaxis codificada por colores de Jupyter, así como las funciones de autoguardado y punto de control. Además, muestran cómo leer y manipular un conjunto de datos utilizando la biblioteca de Pandas. El conjunto de datos de Iris se importa y las estadísticas básicas se calculan en el conjunto de datos con fines de demostración.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el video presenta varios algoritmos de aprendizaje automático que pueden ayudar a responder preguntas como el valor de mercado de una casa, si un correo electrónico es spam o si hay algún fraude presente. El primer algoritmo es el algoritmo de clasificación, que predice categorías en función de los datos proporcionados. El algoritmo de detección de anomalías se utiliza para identificar puntos de datos inusuales o valores atípicos, mientras que los algoritmos de agrupamiento agrupan datos en función de condiciones similares. Los algoritmos de regresión predicen puntos de datos en sí mismos, como el valor de mercado de una casa. El video demuestra cómo crear seis modelos diferentes de aprendizaje automático con la ayuda del conjunto de datos Iris, un conjunto de datos muy conocido que consta de medidas de flores, donde la quinta columna indica la especie de la flor. Este conjunto de datos se considera bueno para comprender atributos que son numéricos y usar algoritmos de aprendizaje supervisado.
  
  
• 00:55:00 En esta sección del tutorial en video, el instructor prepara el entorno para el programa de aprendizaje automático de Python con la ayuda de Anaconda Navigator y el cuaderno Jupyter. A continuación, se comprueba la versión de las diferentes bibliotecas que se utilizan en el programa. Luego, el conjunto de datos de la flor del iris se carga utilizando la biblioteca Panda y se identifican los nombres de las columnas. Finalmente, se imprime el número de filas y columnas en el conjunto de datos para verificar si se cargó correctamente y se visualiza una muestra del conjunto de datos.

Parte 2

• 01:00:00 En esta sección, el instructor demuestra cómo explorar y comprender los atributos de un conjunto de datos determinado. El ejemplo utilizado es el conjunto de datos de la flor de Iris, y el instructor primero muestra las primeras 30 instancias del conjunto de datos y luego resume cada atributo usando la función de descripción. También se muestra el número de instancias que pertenecen a cada clase. Luego, el instructor genera diagramas univariados, específicamente diagramas de caja y bigotes, para demostrar la distribución de cada atributo de entrada. Se explican los valores de compartir x y compartir y, y el instructor opta por no compartir estos valores. Finalmente, se crea un histograma para cada variable de entrada para comprender mejor su distribución.
  
  
• 01:05:00 En esta sección del curso de aprendizaje automático, la atención se centra en la creación de modelos y la estimación de su precisión en función de datos ocultos. El primer paso es crear un conjunto de datos de validación dividiendo los datos cargados en dos partes, donde el 80 % se usa para entrenar el modelo y el 20 % restante se retiene como el conjunto de datos de validación. Luego, el modelo se evalúa utilizando métodos estadísticos para estimar la precisión de los datos no vistos, y se crea un arnés de prueba utilizando una validación cruzada de 10 veces para estimar la relación de precisión de las instancias predichas correctamente con respecto al total de instancias en el conjunto de datos. La métrica utilizada para la evaluación es la precisión, que da el porcentaje de qué tan precisa es la predicción.
  
  
• 01:10:00 En esta sección del video, el presentador analiza la construcción de cinco tipos diferentes de modelos usando seis algoritmos diferentes, incluido el análisis discriminante lineal de regresión logística, el vecino más cercano k, el árbol de decisión, el bayesiano ingenuo y las máquinas de vectores de soporte, para determinar el modelo más preciso para comparar con otros. El presentador explica que la estimación de precisión para cada modelo es esencial y ejecutan un script para probar cada modelo y seleccionar el más preciso. También es esencial mantener el conjunto de datos de prueba independiente para la verificación de precisión final, evitando la fuga de datos o el sobreajuste. El presentador enfatiza la importancia de comprender las terminologías básicas en estadística y probabilidad, que son fundamentales para todos los algoritmos de aprendizaje, la ciencia de datos y el aprendizaje profundo.
  
  
• 01:15:00 En esta sección del video, el instructor comienza discutiendo la importancia de los datos y brinda una definición formal de datos como hechos y estadísticas recopilados para referencia o análisis. Los datos se dividen en dos subcategorías: datos cualitativos y datos cuantitativos. Los datos cualitativos se ocupan de las características y los descriptores que se pueden observar subjetivamente y se dividen en datos nominales y ordinales. Por otro lado, los datos cuantitativos se ocupan de números y cosas y se dividen en datos discretos y continuos. Los datos discretos pueden contener un número finito de valores posibles, mientras que los datos continuos pueden contener un número infinito de valores posibles. Además, el instructor explica la diferencia entre una variable discreta, también conocida como variable categórica, y una variable continua.
  
  
• 01:20:00 En esta sección, el ponente introduce el concepto de variables y explica la diferencia entre variables discretas y continuas, los dos tipos de datos. Además, la sección cubre variables independientes y dependientes. Luego, el orador pasa a la definición de estadística, que es el estudio de cómo se pueden usar los datos para resolver problemas complejos. Las estadísticas implican la recopilación, el análisis, la interpretación y la presentación de datos. El orador proporciona varios ejemplos en los que se pueden aplicar las estadísticas, como probar la eficacia de un nuevo fármaco, analizar apuestas de partidos de béisbol e identificar relaciones variables en un informe comercial. La sección finaliza con una explicación de la terminología estadística básica, incluida la población y la muestra. La diferencia entre los dos es que una población es una colección de individuos, objetos o eventos para ser analizados, mientras que una muestra es un subconjunto de la población. El muestreo adecuado es importante para representar a toda la población e inferir conocimientos estadísticos a partir de ella.
  
  
• 01:25:00 En esta sección, el video analiza el concepto de muestreo y por qué se usa en estadísticas. El muestreo es un método utilizado para estudiar una muestra de una población con el fin de sacar inferencias sobre la población entera sin estudiar a todos en la población. Hay dos tipos principales de técnicas de muestreo: muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico. El enfoque de este video es el muestreo probabilístico e incluye tres tipos: muestreo aleatorio, muestreo sistemático y muestreo estratificado. El video también presenta los dos tipos principales de estadísticas: estadísticas descriptivas y estadísticas inferenciales.
  
  
• 01:30:00 En esta sección, el instructor explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva se usa para describir y resumir las características de un conjunto de datos específico, mientras que la estadística inferencial se usa para hacer predicciones y generalizar grandes conjuntos de datos basados en una muestra. Las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad son dos medidas importantes en estadística descriptiva. Las medidas del centro incluyen la media, la mediana y la moda, mientras que las medidas de variabilidad incluyen el rango, el rango intercuartílico, la varianza y la desviación estándar. El ejemplo de encontrar la potencia media o promedio de los automóviles se usa para ilustrar el concepto de medidas de tendencia central.
  
  
• 01:35:00 En esta sección del tutorial, el instructor explica las medidas de tendencia central, que incluyen la media, la mediana y la moda. La media se calcula sumando todos los valores de una variable y luego dividiéndolos por el número de puntos de datos. La mediana, que es el valor medio del conjunto de datos organizado, se calcula tomando el promedio de los dos valores medios cuando hay un número par de puntos de datos. La moda, el valor más frecuente en el conjunto de datos, se calcula comprobando qué valor se repite la mayor cantidad de veces. Luego, el instructor cubre medidas de dispersión, que incluyen rango, rango intercuartil (IQR), varianza y desviación estándar. Los cuartiles dividen el conjunto de datos en cuatro partes para obtener el IQR.
  
  
• 01:40:00 En esta sección del video, el instructor explica los conceptos de rango intercuartílico, varianza, desviación, varianza muestral, varianza poblacional y desviación estándar. Proporciona fórmulas para calcular estas medidas de variabilidad y da un ejemplo de cómo calcular la desviación estándar. Se introduce el concepto de ganancia de información y entropía, que son importantes para construir algoritmos de aprendizaje automático como árboles de decisión y bosques aleatorios. El instructor explica que la entropía es una medida de incertidumbre en los datos y proporciona una fórmula para su cálculo.
  
  
• 01:45:00 En esta sección del video, el presentador explica los conceptos de probabilidad de eventos, ganancia de información y entropía mientras usa un caso de uso para predecir si un partido se puede jugar o no en función de las condiciones climáticas. La presentación utiliza árboles de decisión, en los que el nodo superior es el nodo raíz y las ramas conducen a otros nodos que contienen sí o no. La variable nublada se muestra como una salida definida y cierta, mientras que Sunny y Rain tienen salidas mixtas que muestran un nivel de impureza basado en la posibilidad de determinar si se está jugando o no un juego. Los conceptos de entropía y ganancia de información se utilizan para medir la impureza o incertidumbre del resultado.
  
  
• 01:50:00 En esta sección del video, el instructor explica cómo seleccionar la mejor variable o atributo para dividir los datos en un árbol de decisión usando medidas de entropía y ganancia de información. Se muestra la fórmula de la entropía, con un ejemplo de cálculo que da como resultado un valor de 0,9940. A continuación, se presentan todas las combinaciones posibles para los nodos raíz, a saber, Outlook, Windy, Humidity y Temperature. La ganancia de información se calcula para cada atributo, con la variable que resulta en la mayor ganancia de información considerada como la más significativa y elegida como el nodo raíz, proporcionando el resultado más preciso. La ganancia de información para Windy es baja, mientras que los valores de Outlook y Humidity son decentes, pero menores que los de Outlook, que tiene el valor de ganancia de información más alto.
  
  
• 01:55:00 En esta sección, el presentador explica el concepto de matriz de confusión, que es una matriz utilizada para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación mediante la comparación de los resultados reales y previstos. La matriz de confusión representa el número de verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos en las predicciones de un modelo. El presentador proporciona un ejemplo al considerar un conjunto de datos de 165 pacientes, de los cuales 105 tienen una enfermedad y 50 no. El presentador explica cómo calcular la precisión del modelo utilizando la matriz de confusión y muestra cómo interpretar los resultados de la matriz.

parte 3

• 02:00:00 En esta sección, se explicó el concepto de matriz de confusión en el contexto del aprendizaje automático. La matriz incluye verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos, que están todos relacionados con la precisión de las predicciones hechas por el modelo. La sección también cubrió los conceptos básicos de probabilidad, incluida la relación entre probabilidad y estadística, así como las diferentes terminologías asociadas con la probabilidad, como experimento aleatorio, espacio muestral y evento. También se discutieron eventos disjuntos y no disjuntos, con ejemplos dados para ilustrar las diferencias entre los dos.
  
  
• 02:05:00 En esta sección, el instructor analiza la probabilidad y la distribución de probabilidad, centrándose en la función de densidad de probabilidad (PDF), la distribución normal y el teorema del límite central. La PDF se usa para encontrar la probabilidad de una variable aleatoria continua en un rango específico, y el gráfico es continuo en un rango, con el área delimitada por la curva de una función de densidad y el eje x igual a 1. Distribución normal, también conocida como distribución gaussiana, representa la propiedad simétrica de la media, con los datos cercanos a la media que ocurren con más frecuencia que los datos alejados de la media, y aparece como una curva de campana. Finalmente, el teorema del límite central establece que la distribución muestral de la media de cualquier variable aleatoria independiente será normal o casi normal si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande.
  
  
• 02:10:00 encontrado al calcular la probabilidad marginal, que es la probabilidad de que un evento ocurra incondicionalmente en cualquier otro evento. En el caso de uso dado, la probabilidad es 45/105 ya que hay 45 candidatos que se inscribieron para la capacitación de Adder a curse de un total de 105 candidatos. Es importante comprender los diferentes tipos de probabilidad, incluida la probabilidad marginal, conjunta y condicional, para resolver varios problemas. La probabilidad conjunta mide dos eventos que ocurren al mismo tiempo, mientras que la probabilidad condicional es la probabilidad de un evento o resultado basado en la ocurrencia de un evento o resultado anterior.
  
  
• 02:15:00 En esta sección, el instructor explica diferentes tipos de problemas de probabilidad y demuestra cómo calcularlos. El problema de probabilidad conjunta se aborda considerando el número de personas que han realizado una formación específica y tienen un buen paquete. El problema de probabilidad condicional consiste en encontrar la probabilidad de que un candidato tenga un buen paquete dado que no ha recibido capacitación. El teorema de Bayes, que se utiliza en el algoritmo Naive Bayes, se presenta como una forma de mostrar la relación entre una probabilidad condicional y su inversa. Se proporciona un ejemplo para comprender mejor el teorema, donde la probabilidad de sacar una bola azul se calcula de un tazón si sabemos que se sacaron dos bolas azules en total.
  
  
• 02:20:00 En esta sección, el video trata sobre cómo resolver un problema de probabilidad usando probabilidad condicional y encontrar la probabilidad de ocurrencia de eventos. El problema consiste en sacar dos bolas azules de un grupo de bolsas y encontrar la probabilidad de sacar una bola azul de una bolsa en particular al sacar exactamente dos bolas azules. La solución consiste en encontrar las probabilidades de sacar exactamente dos bolas azules y sacar una bola azul de una bolsa, dado que se sacaron dos bolas azules. El video también presenta estadísticas inferenciales y estimación puntual, lo que implica el uso de datos de muestra para estimar parámetros de población desconocidos, como la media. El video explica los conceptos de estimador y estimación en la estimación puntual.
  
  
• 02:25:00 En esta sección, el video cubre diferentes métodos para encontrar estimaciones, incluido el método de los momentos, la máxima verosimilitud, el estimador base y los mejores estimadores insesgados. Sin embargo, el método más conocido para encontrar estimaciones es la estimación por intervalos, que implica construir un rango de valores dentro de los cuales podría ocurrir el valor de un parámetro. Esto da lugar a dos importantes conceptos estadísticos: intervalo de confianza y margen de error. El intervalo de confianza mide el nivel de confianza de que el intervalo estimado contiene el parámetro de población, mientras que el margen de error es la cantidad de error permitida en la estimación. El video proporciona un ejemplo de una encuesta que usa un intervalo de confianza para estimar la cantidad de latas de comida para gatos que compran los dueños de gatos en un año.
  
  
• 02:30:00 En esta sección, se analiza el concepto de intervalo de confianza y prueba de hipótesis en el aprendizaje automático. El intervalo de confianza es un rango de valores que da una estimación probable de un parámetro desconocido de una población. El nivel de confianza se expresa como la probabilidad de que la estimación del intervalo contenga ese parámetro de población. El margen de error es la mayor distancia posible entre la estimación puntual y el valor del parámetro que está estimando. Se analiza la fórmula para calcular el margen de error, junto con un enunciado del problema de ejemplo. La sección pasa a la prueba de hipótesis, que es una técnica estadística utilizada para verificar formalmente si una hipótesis es aceptada o rechazada.
  
  
• 02:35:00 En esta sección, se utiliza un ejemplo de prueba de hipótesis para explicar el concepto de hipótesis nula y alternativa en estadística. El ejemplo involucró a cuatro niños que fueron atrapados en una clase y para decidir quién limpiaría el aula, eligieron nombres de un tazón. Suponiendo que el evento fue justo, la probabilidad de que John no hiciera trampa se calculó mediante pruebas de hipótesis. Se introdujo el concepto de valor umbral y se explicó que si la probabilidad se encuentra por debajo del valor umbral, John está haciendo trampa para salir de la detención. Luego, la sección pasa a explicar el aprendizaje supervisado, que es donde un algoritmo aprende una función de mapa desde la entrada hasta la salida utilizando un conjunto de datos. Se explica el flujo de trabajo del aprendizaje supervisado y se proporcionan ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado que incluyen regresión lineal, regresión logística, bosques aleatorios y clasificadores de Bayes ingenuos.
  
  
• 02:40:00 En esta sección, el video explica los diversos tipos de algoritmos de aprendizaje automático que se incluyen en el aprendizaje supervisado, comenzando con la regresión lineal, uno de los algoritmos más fáciles de aprendizaje automático que se utiliza para mostrar la relación entre dos variables con un ecuación lineal. El video también continúa explicando los diversos tipos de análisis de regresión, sus usos y la determinación de la fuerza de los predictores a través del análisis de regresión. Además, el video arroja luz sobre dos formas populares de análisis de regresión: la regresión lineal y la regresión logística, y en qué se diferencian, ya que la regresión lineal se utiliza para mostrar la correlación entre dos variables, mientras que la regresión logística asigna Y vs X a una función sigmoidea.
  
  
• 02:45:00 En esta sección, se explica la diferencia entre regresión lineal y logística. Los modelos de regresión lineal usan variables continuas y se asignan a una línea recta, mientras que los modelos de regresión logística usan variables categóricas y se asignan a una función sigmoidea. La regresión lineal se usa para la predicción de variables continuas como las ventas o la temperatura, mientras que la regresión logística se usa para tomar decisiones verdaderas o falsas basadas en la probabilidad de ocurrencia de un evento. La regresión lineal no es adecuada para los modelos de clasificación, ya que el modelo debe cambiarse con cada nuevo punto de datos agregado. La sección también analiza los criterios de selección para usar la regresión lineal, como su complejidad computacional y facilidad de comprensión. La regresión lineal se utiliza en los negocios para evaluar tendencias, analizar el impacto de los cambios de precios y evaluar los riesgos en los dominios de seguros y servicios financieros.
  
  
• 02:50:00 En esta sección, el video explica la regresión lineal y cómo encontrar la mejor línea de ajuste. El video usa el ejemplo de trazar un gráfico con la velocidad en el eje x y la distancia en el eje y para mostrar una relación positiva entre las variables, y con la velocidad en el eje x y el tiempo tomado en el eje y para mostrar una relación negativa. El video también explica cómo calcular la media de X e Y y trazarla en el gráfico antes de encontrar la ecuación de la línea de regresión usando el método de mínimos cuadrados. El objetivo es minimizar el error entre el valor estimado y el valor real.
  
  
• 02:55:00 En esta sección del video, el instructor explica cómo calcular la ecuación de la línea de regresión usando el método de mínimos cuadrados, que consiste en calcular la pendiente (m) y el intercepto en y (c) de la línea de mejor ajuste que minimiza la distancia entre los valores reales y predichos para un conjunto de puntos de datos. El instructor demuestra cómo usar las fórmulas para encontrar los valores de y pronosticados para valores de x dados al insertarlos en la ecuación de la línea de regresión. El concepto de R-cuadrado también se presenta como una medida estadística de qué tan bien se ajustan los datos a la línea de regresión, donde un valor alto de R-cuadrado indica un buen ajuste.

parte 4

• 03:00:00 En esta sección del video, el instructor explica cómo calcular R-cuadrado, que es una métrica para la evaluación de modelos en el análisis de regresión. El cuadrado se calcula para verificar y comparar la distancia entre los valores reales y los valores pronosticados. El cuadrado es la razón de la suma de los valores pronosticados menos el valor medio de Y, dividida por la suma de los valores reales menos el valor medio de Y, que luego se elevan al cuadrado. El valor resultante de R-cuadrado puede oscilar entre 0 y 1, donde un valor de 1 significa que los valores reales se encuentran en la propia línea de regresión, mientras que un valor de 0,02 significa que hay demasiados valores atípicos en los datos, lo que dificulta analizar. Sin embargo, se espera que los campos basados en la psicología tengan valores de R-cuadrado más bajos ya que el comportamiento humano es más difícil de predecir, pero aún se puede extraer información valiosa ya que los coeficientes significativos representan el cambio medio en respuesta para una unidad de cambio en el predictor.
  
  
• 03:05:00 En esta sección, el video cubre la implementación de la regresión lineal en Python usando Anaconda con el portátil Jupyter instalado. El tutorial utiliza un conjunto de datos de tamaños de cabeza y pesos cerebrales de diferentes personas, y el objetivo es encontrar una relación lineal entre las dos variables. Después de importar el conjunto de datos, el tutorial recopila X e Y, que consisten en valores de tamaño de la cabeza y peso del cerebro, respectivamente. Luego calcula los valores de B1, B0 o M y C, utilizando la media de los valores X e Y y la fórmula de regresión lineal simple. El tutorial también cubre el trazado del modelo lineal y el cálculo del valor R-cuadrado para evaluar la bondad de ajuste del modelo. Finalmente, el video presenta la regresión logística, que se usa cuando la variable dependiente está en formato binario y es de naturaleza categórica.
  
  
• 03:10:00 En esta sección, el video explica el concepto de regresión logística, que se usa cuando el valor a predecir es 0 o 1, en lugar de estar en un rango continuo en la regresión lineal. Se introduce la curva sigmoidea o curva S, que está formada por una ecuación para obtener 0 o 1 valores discretos en formato binario. Se explica el concepto de valor umbral, que divide la línea y ayuda a decidir si la salida es 0 o 1. Se destacan las diferencias entre la regresión lineal y la logística, en particular, que la regresión lineal tiene variables continuas, mientras que la regresión logística tiene variables categóricas con solo dos valores
  
  
• 03:15:00 En esta sección, el tutorial analiza la diferencia entre la regresión lineal y la regresión logística en el aprendizaje automático. La regresión lineal resuelve problemas de regresión utilizando un gráfico de línea recta donde se puede calcular el valor de y con respecto al valor de x, mientras que la regresión logística resuelve problemas de clasificación utilizando una curva sigmoidea. La regresión logística puede realizar una clasificación de clases múltiples y puede usarse para predecir el clima y determinar la enfermedad de un paciente. El tutorial proporciona ejemplos de la vida real de cómo se puede implementar la regresión logística y continúa explicando cómo se usará para analizar el conjunto de datos del desastre del Titanic en un proyecto.
  
  
• 03:20:00 En esta sección, el orador presenta las diversas características del conjunto de datos del Titanic, que incluyen la cantidad de hermanos, cónyuges, padres e hijos a bordo, el número de boleto, la tarifa, el número de mesa y la columna de embarque. El orador explica la importancia de analizar y explorar los datos para comprender los factores que afectaron la tasa de supervivencia de los pasajeros. Se explican los tres pasos de disputa, construcción y prueba del modelo, y el orador continúa mostrando una demostración sobre cómo recopilar los datos e importar las bibliotecas y los módulos necesarios usando Jupyter Notebook. El orador también brinda información sobre las bibliotecas pandas, numpy, seaborn, matplotlib y maths y sus usos en el análisis de datos con Python.
  
  
• 03:25:00 En esta sección del video, el instructor analiza el proceso de análisis de datos en el aprendizaje automático. El primer paso es crear diferentes gráficos para verificar la relación entre las variables, por ejemplo, cómo una variable afecta a la otra. Se pueden trazar varios tipos de gráficos, como gráficos de correlación o curvas de distribución, utilizando bibliotecas como Seaborn y Pandas. El instructor demuestra cómo trazar diagramas de conteo para comparar la tasa de supervivencia de pasajeros masculinos y femeninos, un gráfico basado en la clase de pasajero e histogramas para analizar las columnas de edad y tarifa. Estos gráficos ayudan a sacar conclusiones sobre el conjunto de datos, como que sobrevivieron más mujeres que hombres y que los pasajeros de clase superior tenían más posibilidades de sobrevivir.
  
  
• 03:30:00 En esta sección del video, el instructor analiza la disputa de datos, lo que implica limpiar los datos y eliminar columnas innecesarias o valores nulos, ya que estos pueden afectar directamente la precisión de los resultados. El instructor demuestra cómo verificar los valores que faltan y eliminarlos, ya sea reemplazándolos con valores ficticios o eliminando la columna por completo. También analizan los datos que faltan mediante un mapa de calor y proporcionan ejemplos de cómo visualizar los datos mediante diagramas de caja. El instructor explica que la disputa de datos es un paso esencial en el proceso de aprendizaje automático y destaca la importancia de limpiar los datos para obtener resultados precisos.
  
  
• 03:35:00 En esta sección, el video cubre la disputa o limpieza de datos mediante la eliminación de una columna con muchos valores nulos y la conversión de valores de cadena en variables categóricas mediante pandas. El objetivo es preparar el conjunto de datos para la regresión logística, que requiere variables numéricas como entradas. El video muestra la eliminación de la columna "Cabin" y la eliminación de valores nulos mediante las funciones drop y sum, respectivamente. Luego, los valores de cadena se convierten en variables binarias mediante la función get_dummies de pandas para variables como sex y Embark. El conjunto de datos resultante tiene variables numéricas que se pueden usar en la regresión logística.
  
  
• 03:40:00 En esta sección, el video presenta la disputa de datos, que implica limpiar y convertir los datos en una forma adecuada para el análisis. El ejemplo utilizado es el conjunto de datos Titanic, con columnas como sexo, embarque y clase de pasajero convertidas en variables categóricas con valores binarios. Luego, las columnas irrelevantes se eliminan para crear el conjunto de datos final, que incluye la columna superviviente como variable dependiente y las otras columnas como variables o características independientes. Luego, los datos se dividen en subconjuntos de entrenamiento y prueba usando SKLearn.
  
  
• 03:45:00 En esta sección, el instructor demuestra cómo dividir su conjunto de datos usando la función de división con la ayuda de ejemplos de la documentación. Luego, el instructor crea un modelo de regresión logística utilizando el módulo sklearn y lo ajusta a los datos de entrenamiento. A continuación, se realizan predicciones con el modelo entrenado y se evalúa la precisión utilizando el informe de clasificación y las funciones de matriz de confusión. El concepto de matriz de confusión se explica brevemente y la puntuación de precisión se calcula importando la función de puntuación de precisión del módulo sklearn. La puntuación de precisión final obtenida es del 78%, lo que se considera un buen resultado.
  
  
• 03:50:00 En esta sección, el video analiza dos proyectos: calcular la precisión usando números de teléfono y analizar datos de SUV para determinar los factores que conducen a la compra. Para calcular la precisión en el primer proyecto, el presentador muestra cómo calcular manualmente la suma de los números de teléfono y dividirla por la suma de todos los números de teléfono para obtener una precisión del 78 %. Para los datos de SUV, se utiliza la regresión logística para determinar qué factores influyen en la decisión de una persona de comprar un SUV. El video muestra cómo importar bibliotecas, definir variables independientes y dependientes y dividir el conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba. Además, el video menciona el uso de la escala estándar para los valores de entrada para mejorar el rendimiento.
  
  
• 03:55:00 En esta sección, el presentador analiza la importancia de reducir los valores de entrada para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Demuestran cómo reducir los valores de entrada utilizando Standard Scaler y aplicar la regresión logística para hacer predicciones sobre nuevos datos. Luego, la precisión del modelo se calcula utilizando la función de puntaje de precisión de Scikit-learn. El presentador también presenta el concepto de clasificación y su importancia en la categorización de datos en diferentes categorías o grupos según ciertas condiciones. Explican que este proceso se utiliza para realizar análisis predictivos sobre los datos, como identificar correos electrónicos no deseados o detectar transacciones fraudulentas.

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Parte 2/2 del curso completo de aprendizaje automático: aprender aprendizaje automático 10 horas | Tutorial de aprendizaje automático | Edureka

Para su comodidad, proporcionamos un cronograma general y luego uno detallado para cada parte. Puede ir directamente al momento adecuado, ver en un modo conveniente para usted y no perderse nada.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Este video tutorial sobre aprendizaje automático comienza explicando las diferencias entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, con un enfoque en cómo funciona el aprendizaje automático mediante la extracción de patrones de conjuntos de datos. Las diversas categorías de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, se explican junto con sus casos de uso en diferentes sectores, como la banca, la atención médica y el comercio minorista. El aprendizaje profundo también se presenta como un tipo específico de aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para aprender el mapeo de funciones complejas. El tutorial también cubre cómo usar Anaconda Navigator con Jupyter Notebook y demuestra cómo crear diferentes modelos de aprendizaje automático usando el conjunto de datos de Iris.
2. 01:00:00 - 02:00:00 Esta parte cubre una variedad de temas, incluido el análisis exploratorio de datos, la creación de conjuntos de datos de validación, la construcción de modelos, estadísticas básicas, técnicas de muestreo, medidas de tendencia central y variabilidad, probabilidad de eventos, ganancia de información y entropía, árboles de decisión y matriz de confusión. El tutorial proporciona una comprensión integral de cada tema y sus implicaciones prácticas en el aprendizaje automático. El tutorial enfatiza la importancia del conocimiento estadístico, el análisis de datos y la interpretación en la construcción de un modelo exitoso.
3. 02:00:00 - 03:00:00 Este video cubre varios temas, desde los conceptos básicos de probabilidad y distribución de probabilidad, hasta la regresión lineal y logística y, finalmente, la prueba de hipótesis y los algoritmos de aprendizaje supervisado. El instructor explica los diferentes tipos de probabilidad y demuestra problemas de probabilidad, al mismo tiempo que cubre el concepto de intervalo de confianza y prueba de hipótesis en el aprendizaje automático. El video también brinda información sobre los algoritmos de aprendizaje supervisado, como la regresión lineal, la regresión logística y los bosques aleatorios. Finalmente, el instructor explica cómo calcular y determinar la ecuación de la línea de regresión usando el método de mínimos cuadrados e introduce el concepto de R-cuadrado como una medida de ajuste de datos.
4. 03:00:00 - 04:00:00 A lo largo del video, el orador usa ejemplos del mundo real para demostrar cómo aplicar conceptos de aprendizaje automático, como usar un conjunto de datos de tamaños de cabeza y pesos cerebrales para encontrar una relación lineal o analizar el Desastre del Titanic para determinar qué factores afectan la tasa de supervivencia de un pasajero. Además, el orador destaca la importancia de la disputa y limpieza de datos para garantizar resultados precisos antes de sumergirse en escalar los valores de entrada e introducir el concepto de clasificación.
5. 04:00:00 - 05:00:00 Esta sección del curso de aprendizaje automático cubre el concepto de árboles de decisión y cómo se pueden usar para problemas de clasificación. El videotutorial analiza el proceso de creación de un árbol de decisión, incluida la selección del nodo raíz en función de la información obtenida y la poda del árbol para mejorar la precisión. La sección también cubre el uso de Random Forest, una colección de árboles de decisión, para la toma de decisiones en varios dominios, como la banca y el marketing. El orador proporciona ejemplos de codificación y una explicación paso a paso del algoritmo, lo que facilita la comprensión de los principiantes.
6. 05:00:00 - 06:00:00 El video proporciona una descripción general de varios algoritmos de aprendizaje automático, incluidos Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) y Naive Bayes. El video explica cómo se usa el algoritmo Random Forest en la banca para determinar si un solicitante de préstamo será moroso o no moroso, cómo se puede usar el algoritmo KNN para predecir el tamaño de la camiseta de un cliente y cómo Naive Bayes algoritmo se puede utilizar para el filtrado de correo electrónico y la detección de spam. El video también explica el teorema de Bayes y cómo se puede implementar en escenarios de la vida real utilizando un conjunto de datos. Además, el instructor brinda ejemplos prácticos y demostraciones de cómo implementar estos algoritmos utilizando Python y la biblioteca scikit-learn.
7. 06:00:00 - 07:00:00 Esta sección del tutorial "Curso completo de aprendizaje automático" cubre varios temas avanzados, incluidas las máquinas de vectores de soporte, los métodos de agrupamiento (incluidos K-means, fuzzy c-means y agrupamiento jerárquico), análisis de canasta de mercado, minería de reglas de asociación y aprendizaje por refuerzo. El algoritmo A-priori se explica en detalle para la minería frecuente de conjuntos de elementos y la generación de reglas de asociación, y se proporciona un ejemplo utilizando datos de transacciones en línea de una tienda minorista. El video también profundiza en los conceptos de valor y valor de acción, el proceso de decisión de Markov y la exploración frente a la explotación en el aprendizaje por refuerzo. Se utiliza un escenario de problema que involucra robots autónomos en una fábrica de automóviles como ilustración del aprendizaje por refuerzo en acción.
8. 07:00:00 - 07:50:00 Este tutorial en video sobre aprendizaje automático cubre varios temas, incluida la ecuación de Bellman, Q-learning, las habilidades técnicas necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático exitoso, tendencias salariales y descripciones de puestos, y las responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático. El tutorial enfatiza la importancia de las habilidades técnicas, como los lenguajes de programación, el álgebra lineal y las estadísticas, así como las habilidades no técnicas, como la visión para los negocios, la comunicación efectiva y el conocimiento de la industria. El orador también analiza varios proyectos de aprendizaje automático de código abierto que se pueden explorar, como Tensorflow.js, DensePose y BERT. En general, el tutorial presenta una descripción general completa del aprendizaje automático y sus aplicaciones en varios campos.

Línea de tiempo detallada para partes del curso de video

Parte 5

• 04:00:00 En esta sección del curso en video sobre aprendizaje automático, el instructor brinda ejemplos de análisis predictivo y cómo se aplica a la clasificación de diferentes elementos, como frutas, automóviles, casas y más. La conferencia cubre varias técnicas de clasificación, incluido el árbol de decisión, el bosque aleatorio, el vecino más cercano y Naive Bayes. El árbol de decisión utiliza una representación gráfica de las posibles soluciones a una decisión, mientras que el bosque aleatorio crea múltiples árboles de decisión y los fusiona para una mayor precisión. K-Nearest Neighbor es una técnica de clasificación basada en el teorema de Bayes, y Naive Bayes es un algoritmo fácil de implementar que se utiliza para la clasificación de documentos.
  
  
• 04:05:00 En esta sección, el video analiza varios algoritmos de aprendizaje automático, como el K-vecino más cercano (KNN) y los árboles de decisión. KNN es un algoritmo de clasificación que asigna un objeto a una categoría en función de la medida de similitud de sus vecinos más cercanos. Se puede utilizar para varias aplicaciones, incluido el reconocimiento de patrones visuales y el análisis de transacciones minoristas. Por otro lado, los árboles de decisión son representaciones gráficas de todas las posibles soluciones a una decisión basada en ciertas condiciones. Son modelos interpretables que permiten a los usuarios comprender por qué un clasificador tomó una decisión en particular. El video termina con un escenario de la vida real del uso de un árbol de decisión al llamar a las compañías de tarjetas de crédito.
  
  
• 04:10:00 En esta sección del video, el instructor analiza los árboles de decisión en el aprendizaje automático. Utiliza un ejemplo de decidir si aceptar o no una oferta de trabajo y crear un árbol de decisiones basado en varias condiciones, como el salario, el tiempo de viaje y si la empresa ofrece o no café gratis. Luego pasa a explicar el proceso de construcción de un árbol de decisión y el algoritmo utilizado llamado CART - Algoritmo de árbol de clasificación y regresión. También cubre la terminología del árbol de decisiones, incluido el nodo raíz, el nodo hoja y la división. Finalmente, explica cómo el conjunto de datos determina las preguntas para el árbol y cómo cuantificar la incertidumbre utilizando la métrica de impureza de Gini.
  
  
• 04:15:00 En esta sección, el video presenta árboles de decisión y explica el concepto de dividir y podar ramas o subárboles, así como los nodos principal y secundario en un árbol de decisión. El video también recorre el proceso de diseñar un árbol de decisión y determinar el mejor atributo en función del cálculo de la ganancia de información más alta, que se mide por la disminución de la entropía después de que los datos se dividen en función de un atributo. El video explica el concepto de entropía como una medida de impureza o aleatoriedad en los datos que se analizan.
  
  
• 04:20:00 En esta sección del video se explica el concepto de entropía y ganancia de información en los árboles de decisión. Se presenta la fórmula matemática para la entropía y se muestra que el valor de la entropía es máximo cuando la probabilidad de sí y no es igual, y cero cuando la probabilidad de sí o no es uno. También se explica que la ganancia de información mide la reducción de entropía y ayuda a seleccionar el atributo a elegir como nodo de decisión en el árbol de decisión. Se proporciona un ejemplo paso a paso para calcular la entropía y la ganancia de información para varios atributos en un conjunto de datos para seleccionar el nodo raíz del árbol de decisión.
  
  
• 04:25:00 En esta sección del curso de aprendizaje automático, aprendemos sobre el proceso de cálculo de la ganancia de información en los árboles de decisión. La fórmula utilizada es la entropía del espacio muestral total menos la entropía X promedio ponderada de cada característica. La ganancia de información se calcula primero para el parámetro Outlook, seguido del parámetro Wendy. La entropía de cada característica se determina calculando la probabilidad de sí y no para un parámetro dado. La información tomada de Wendy es la suma de la información tomada cuando Wendy es igual a verdadero y falso. El paso final es calcular la información obtenida de Wendy, que es la entropía total menos la información obtenida de Wendy.
  
  
• 04:30:00 En esta sección, el video cubre el concepto de obtención de información y poda del árbol de decisión. La ganancia de información se calcula para determinar qué atributo seleccionar como nodo raíz para el árbol de decisión. El video demuestra cómo construir un árbol de decisión usando el algoritmo CART y Python, y también explica cuándo los árboles de decisión pueden ser preferibles a otros algoritmos de aprendizaje automático. La sección concluye con una introducción a Jupyter Notebook y un conjunto de datos de muestra para el clasificador del árbol de decisión.
  
  
• 04:35:00 En esta sección, el tutorial en video recorre diferentes funciones y clases utilizadas para construir un árbol de decisión en el aprendizaje automático. El conjunto de datos de entrenamiento se define con ejemplos y etiquetas, y se agregan columnas de encabezado con fines de impresión. Luego, el tutorial demuestra cómo encontrar valores únicos y contar diferentes tipos de etiquetas dentro del conjunto de datos, así como también cómo probar si un valor es numérico o no. Luego, el tutorial define una clase de pregunta que se utiliza para dividir el conjunto de datos en función de una columna y su valor, y también se presenta una función para calcular la impureza de Gini y la ganancia de información. Por último, se define una función para construir el árbol de decisión utilizando estas funciones y clases previamente definidas.
  
  
• 04:40:00 En esta sección, el video proporciona una explicación paso a paso del algoritmo del árbol de decisiones y cómo se puede usar para problemas de clasificación. El tutorial incluye ejemplos de codificación y analiza los conceptos de obtención de información, nodos de hojas, nodos de preguntas y creación de ramas recursivas. La parte final del video presenta Random Forest como una solución para aprender modelos a partir de datos y guiar la toma de decisiones con un caso de uso simple de detección de riesgo crediticio para compañías de tarjetas de crédito. El objetivo es identificar las transacciones fraudulentas antes de que se produzcan daños financieros excesivos, dado que la pérdida estimada debida a transacciones no autorizadas en los EE. UU. fue de 6100 millones de dólares en 2012.
  
  
• 04:45:00 En esta sección, el orador analiza el uso de variables predictoras para predecir si se aprobará o no una solicitud de préstamo, y cómo el bosque aleatorio puede ayudar a minimizar las pérdidas. El orador demuestra un escenario en el que se utilizan dos variables predictoras, ingresos y edad, para implementar dos árboles de decisión para predecir la probabilidad de que un solicitante pague un préstamo. Si los ingresos del solicitante superan los $35,000 o si tiene un buen historial crediticio, es probable que se apruebe la solicitud de préstamo. Si el solicitante es joven y estudiante, tiene un saldo bancario de menos de 5 lakhs o tiene una deuda alta, es probable que la solicitud de préstamo sea rechazada.
  
  
• 04:50:00 En esta sección, el video analiza cómo funcionan los bosques aleatorios para la toma de decisiones mediante la compilación de los resultados de diferentes árboles de decisión. Los bosques aleatorios son una colección de árboles de decisión construidos utilizando una fracción del conjunto de datos y un número particular de características, que se seleccionan al azar. El algoritmo es versátil y puede realizar tanto tareas de regresión como de clasificación. El video proporciona un ejemplo de cómo funcionan los bosques aleatorios al compararlo con pedir la opinión de un amigo sobre ver una película. El amigo haría preguntas que llevarían a una decisión, similar a cómo un bosque aleatorio recopilaría los resultados de diferentes árboles de decisión para tomar una decisión final.
  
  
• 04:55:00 En esta sección, el orador da un ejemplo de cómo funcionan los árboles de decisión y cómo se pueden compilar utilizando Random Forest. Explica cómo se pueden usar los árboles de decisión para determinar si a una persona le gustaría ver una película o no. También habla sobre cómo se pueden combinar los resultados de múltiples árboles de decisión para tomar una decisión final. El orador continúa explicando que Random Forest se usa ampliamente en varios dominios, incluidos la banca, la medicina, el uso de la tierra y el marketing.
  
  

parte 6

• 05:00:00 En esta sección, el video analiza las diversas industrias en las que se utiliza el algoritmo de bosque aleatorio. Uno de los principales ejemplos proporcionados es cómo los bancos están utilizando bosques aleatorios para determinar si un solicitante de préstamo será incumplidor o no incumplidor, y tomar decisiones en consecuencia. El campo de la medicina es otro dominio en el que se utiliza el algoritmo para predecir la probabilidad de que una persona tenga una enfermedad en particular mediante el análisis de su historial médico y varias variables predictoras. El bosque aleatorio también se utiliza para averiguar el uso de la tierra antes de establecer una industria en un área determinada. En marketing, el algoritmo se utiliza para identificar la rotación de clientes mediante el seguimiento de su actividad, historial de compras y afinidad con ciertos productos o anuncios. Luego, el video continúa explicando el funcionamiento paso a paso del algoritmo de bosque aleatorio, comenzando con la selección de algunas características aleatorias del número total de variables predictoras en el conjunto de datos.
  
  
• 05:05:00 En esta sección, el algoritmo de bosque aleatorio se explica usando el ejemplo de predecir si se llevará a cabo un partido deportivo dadas las condiciones climáticas de los últimos 14 días. El algoritmo implica dividir el conjunto de datos en subconjuntos, seleccionar una cierta cantidad de características, calcular la mejor división para cada nodo y dividir los nodos en nodos secundarios. Esto se repite hasta que se alcanzan los nodos hoja de un árbol de decisión, y luego el proceso se repite varias veces para los árboles de decisión. Finalmente, los resultados de todos los diferentes árboles de decisión se compilan mediante votación por mayoría, lo que da como resultado una predicción final.
  
  
• 05:10:00 En esta sección, se analiza la importancia de los subconjuntos de árboles de decisión en Random Forests, donde cada subconjunto tiene en cuenta diferentes variables. Los árboles de decisión también garantizan un resultado preciso al promediar la varianza entre varios árboles en lugar de depender de un solo árbol. Los bosques aleatorios son versátiles ya que funcionan bien tanto para problemas de clasificación como de regresión, son escalables y requieren una preparación de entrada mínima. Además, realizan una selección de características implícita que elige características aleatorias para cada implementación del árbol de decisión, haciéndolas todas diferentes entre sí.
  
  
• 05:15:00 En esta sección, el video cubre dos importantes algoritmos de aprendizaje automático: Random Forest y K-Nearest Neighbor (KNN). Random Forest es un modelo de toma de decisiones que puede procesar grandes cantidades de datos mediante la implementación de múltiples árboles de decisión que se ejecutan simultáneamente. Tiene métodos para equilibrar errores en conjuntos de datos desequilibrados, evitando que el modelo esté sesgado hacia una clase en particular. KNN, por otro lado, es un algoritmo simple que puede almacenar todos los casos disponibles y clasificar nuevos datos en función de la medida de similitud. El video continúa explicando cómo se usa KNN en aplicaciones de búsqueda y proporciona ejemplos de aplicaciones industriales tanto para Random Forest como para KNN, como sistemas de recomendación y búsqueda de conceptos.
  
  
• 05:20:00 En esta sección, se explica el algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN). El algoritmo funciona según el principio de seleccionar los 'k' vecinos más cercanos a un nuevo punto para predecir su clase. La distancia entre el nuevo punto y los puntos existentes se calcula utilizando medidas de distancia como las distancias euclidiana y Manhattan. El valor óptimo de 'k' depende del conjunto de datos y se puede encontrar probando diferentes valores utilizando técnicas de validación cruzada. También se demuestra un ejemplo práctico del uso del algoritmo KNN para predecir el tamaño de la camiseta de un cliente en función de su altura y peso.
  
  
• 05:25:00 En esta sección, el video explica el concepto del algoritmo KNN (K-Nearest Neighbor) y su implementación usando Python. El algoritmo KNN es un aprendiz perezoso porque memoriza los datos de entrenamiento sin una función discriminatoria de los datos de entrenamiento. El proceso implica el manejo de los datos, el cálculo de la distancia entre dos instancias de datos, la selección de los k-vecinos con la menor distancia y la generación de una respuesta a partir del conjunto de datos. Los pasos de implementación incluyen cargar el archivo de datos CSV, dividir los datos en un conjunto de datos de prueba y entrenamiento, y calcular la similitud entre dos instancias utilizando la medida de distancia euclidiana. Luego, el video muestra la implementación del algoritmo utilizando Jupyter Notebook y Python.
  
  
• 05:30:00 En esta sección, el video cubre la implementación del algoritmo K Nearest Neighbors (KNN) en Python. El instructor demuestra cómo calcular la distancia euclidiana entre dos puntos de datos y cómo encontrar los K vecinos más cercanos mientras usa la función obtener vecinos. El video también cubre la función de obtener respuesta, que permite que cada vecino vote por el atributo de clase y determina el voto mayoritario como predicción. La función de obtención de precisión también se analiza para evaluar la precisión del modelo. Finalmente, todas las funciones se compilan en una función principal para implementar el algoritmo KNN utilizando el conjunto de datos Iris con una tasa de precisión del 90,29 %.
  
  
• 05:35:00 En esta sección, el video explica el algoritmo Naive Bayes, que es una técnica de clasificación basada en el teorema de Bayes con un supuesto de independencia entre predictores. Naive Bayes asume que la presencia de una característica particular en una clase no está relacionada con la presencia de ninguna otra característica, y todas estas propiedades contribuyen de forma independiente a la probabilidad de un evento. El teorema de Bayes describe la probabilidad de un evento basado en el conocimiento previo de las condiciones relacionadas con el evento y ayuda a determinar la probabilidad condicional. El video proporciona un ejemplo usando una baraja de cartas para ilustrar el teorema de Bayes, y muestra la prueba del teorema, que tiene una buena interpretación en el caso de cualquier distribución de probabilidad sobre los eventos A y B.
  
  
• 05:40:00 En esta sección, el video presenta el Teorema de Bayes y cómo se puede implementar en escenarios de la vida real utilizando un conjunto de datos. La tabla de probabilidad y la tabla de frecuencia se pueden generar para cada atributo del conjunto de datos y luego se pueden usar para calcular las probabilidades anteriores y posteriores utilizando el teorema de Bayes. Se da un ejemplo en el que se utiliza el teorema de Bayes para determinar si jugar o no en función de las condiciones meteorológicas. El video analiza además los casos de uso industrial del Teorema de Bayes, específicamente en la categorización de noticias o la clasificación de textos.
  
  
• 05:45:00 En esta sección, el video analiza el Clasificador Naive Bayes, que es una técnica estadística popular utilizada para el filtrado de correo electrónico y la detección de spam. El algoritmo utiliza funciones de bolsa de palabras para identificar correos electrónicos no deseados y funciona correlacionando el uso de tokens en correos electrónicos no deseados y no deseados. Luego se usa el teorema de Bayes para calcular la probabilidad de que un correo electrónico sea o no spam. El video también aborda brevemente la efectividad del Clasificador Naive Bayes en aplicaciones médicas debido a su capacidad de usar toda la información disponible para explicar la decisión, y en la proyección meteorológica debido a sus probabilidades posteriores que se usan para calcular la probabilidad de cada etiqueta de clase para datos de entrada.
  
  
• 05:50:00 En esta sección, el video analiza el uso de la biblioteca Python de scikit-learn para crear un sesgo y un modelo, específicamente los tipos de modelos disponibles, como gaussiano, multinomial y binomial. El video también proporciona un ejemplo de cómo se puede usar el algoritmo para predecir la aparición de diabetes en pacientes usando sus datos médicos como atributos. El proceso se divide en cuatro pasos: manejar los datos, resumir los datos, hacer predicciones y evaluar la precisión. El video proporciona una función para cargar datos CSV y convertir los elementos para que floten mientras también divide los datos en conjuntos de entrenamiento y evaluación.
  
  
• 05:55:00 En esta sección del tutorial, el instructor explica el proceso de creación de un modelo utilizando el algoritmo Navy Base en aprendizaje automático. Explica el proceso de resumir los datos de entrenamiento y calcular la media y la desviación estándar para cada atributo. Luego pasa a demostrar cómo hacer predicciones utilizando los resúmenes preparados a partir de los datos de entrenamiento y la función de densidad de probabilidad gaussiana. Finalmente, muestra cómo estimar la precisión del modelo haciendo predicciones para cada instancia de datos en los datos de prueba y calculando la relación de precisión.

parte 7

• 06:00:00 En esta sección, el instructor primero resume el proceso de implementación de un Clasificador Naive Bayes usando Python desde cero. Sin embargo, dado que la biblioteca scikit-learn ya contiene una función predefinida para Naive Bayes, el instructor muestra cómo usar el modelo Gaussian NB de la biblioteca sklearn con el famoso conjunto de datos de flores de iris como ejemplo. Primero, se importan las bibliotecas necesarias, como métricas y sklearn, luego se cargan los datos y se ajusta el modelo. Luego, el instructor muestra cómo hacer predicciones y resume el modelo calculando la matriz de confusión y el informe de clasificación. Finalmente, se introduce el tema de las máquinas de vectores de soporte y el instructor explica cómo funciona SVM y sus diversas características y usos en el mundo real.
  
  
• 06:05:00 En esta sección, aprendemos sobre Support Vector Machines (SVM), que es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza con fines de clasificación. Utiliza un hiperplano como límite de decisión entre diferentes clases de datos y puede usarse para generar múltiples hiperplanos de separación para dividir los datos en segmentos. SVM se puede utilizar tanto para problemas de clasificación como de regresión y aprovecha las funciones del kernel de SVM para clasificar datos no lineales. El principio básico de SVM es dibujar un hiperplano que separe mejor dos clases de datos, y un hiperplano óptimo tiene una distancia máxima de los vectores de soporte con el margen máximo. SVM se utiliza para clasificar datos mediante el uso de un hiperplano de modo que la distancia entre el hiperplano y los vectores de soporte sea máxima.
  
  
• 06:10:00 En esta sección del tutorial en video, el instructor explica cómo manejar conjuntos de datos que no se pueden separar usando una línea recta transformándolos en conjuntos de datos lineales usando funciones del kernel. Un truco simple que se presenta es transformar las dos variables X e Y en un nuevo espacio de características que involucra una nueva variable llamada Z para visualizar los datos en un espacio tridimensional donde un margen divisorio entre las dos clases de datos es más evidente. El tutorial también presenta un caso de uso real de SVM como un clasificador utilizado en la clasificación del cáncer, donde el clasificador SVM funcionó con precisión incluso para un pequeño conjunto de datos. Luego, el tutorial enseña sobre el aprendizaje no supervisado y cómo se usa para agrupar datos de entrada en función de sus propiedades estadísticas, siendo el agrupamiento el proceso de dividir los conjuntos de datos en grupos que consisten en puntos de datos similares.
  
  
• 06:15:00 En esta sección, se explica el concepto de agrupamiento, que es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado. La agrupación en clústeres se utiliza para identificar el grupo intrínseco o la partición de un conjunto de puntos de datos sin etiquetar. Hay tres tipos de agrupamiento: agrupamiento exclusivo, agrupamiento superpuesto y agrupamiento jerárquico. El agrupamiento de K-means, que es un método de agrupamiento exclusivo, agrupa puntos de datos similares en un número predefinido de agrupamientos. El algoritmo comienza definiendo el número de grupos y encontrando el centroide, luego calcula la distancia euclidiana de cada punto desde el centroide y asigna el punto al grupo más cercano. Estos pasos se repiten hasta que los centroides de los nuevos conglomerados estén muy cerca de los anteriores. La agrupación en clústeres se utiliza en diversas industrias, como la comercialización, la exploración de petróleo y gas y los sistemas de recomendación de películas.
  
  
• 06:20:00 En esta sección del video, se analiza el método del codo para determinar el número de conglomerados en el agrupamiento de K-Means. El error cuadrático de la suma (SSE) se calcula y grafica contra el número de grupos para identificar el punto de codo, que indica el número óptimo de grupos. Se describen los pros y los contras del agrupamiento de K-Means, y se observa que el método es simple y comprensible pero difícil de usar cuando no se conoce el número correcto de agrupamientos y no puede manejar datos con ruido y valores atípicos. Se muestra una demostración del agrupamiento de K-Means utilizando un conjunto de datos de 5043 películas, que se agrupan en función de los Me gusta de Facebook del director y los actores.
  
  
• 06:25:00 En esta sección, el video cubre tres tipos de métodos de agrupación; agrupamiento de k-medias, agrupamiento difuso de c-medias y agrupamiento jerárquico. El método k-means implica ajustar los datos en un número particular de grupos, mientras que el método fuzzy c-means asigna un grado de pertenencia de 0 a 1 a un objeto en cada grupo. El agrupamiento jerárquico combina clústeres de abajo hacia arriba o de arriba hacia abajo, lo que permite que el algoritmo construya taxonomías significativas sin asumir un número particular de clústeres de antemano. Sin embargo, algunas de las desventajas incluyen la sensibilidad a la asignación inicial, la necesidad de definir la cantidad de clústeres o el valor límite de membresía y los algoritmos no deterministas, lo que dificulta la obtención de un resultado en particular.
  
  
• 06:30:00 En esta sección del video, se discute el concepto de Análisis de la Canasta de Mercado. Market Basket Analysis es una técnica utilizada por los grandes minoristas para descubrir asociaciones entre artículos, utilizando la frecuente ocurrencia de combinaciones de artículos en transacciones para identificar las relaciones entre estos artículos. Esto permite a los minoristas predecir qué clientes probablemente comprarán y dirigirse a clientes específicos con ofertas o
  descuentos basados en sus patrones de compra. Se discuten dos algoritmos utilizados en la minería de reglas de asociación, a saber, la técnica de minería de reglas de asociación y el algoritmo A-Priori. Finalmente, con la ayuda de un ejemplo, se explica el uso de medidas de soporte, confianza y elevación en la minería de reglas de asociación, y se introduce el concepto de conjuntos de elementos frecuentes.
  
  
• 06:35:00 En esta sección del curso completo de aprendizaje automático, el instructor explica el algoritmo a priori que se utiliza para la minería frecuente de conjuntos de elementos y la generación de reglas de asociación. El algoritmo A-priori implica la creación de tablas de conjuntos de elementos con sus valores de soporte, realizar la poda para eliminar conjuntos con valores de soporte por debajo de un umbral determinado y generar conjuntos de elementos frecuentes de tamaño creciente hasta que no se puedan encontrar más. El paso final consiste en generar reglas de asociación a partir de conjuntos de elementos frecuentes con valores mínimos de confianza, que se pueden utilizar para el análisis de la cesta de la compra. Se proporciona un ejemplo utilizando datos de transacciones en línea de una tienda minorista.
  
  
• 06:40:00 En esta sección, el instructor profundiza en el proceso de limpieza de datos, consolidación de elementos y generación de conjuntos de elementos frecuentes con una compatibilidad de al menos el siete por ciento. Luego, las reglas se crean con el soporte, la confianza y la elevación correspondientes, y se filtran utilizando el código estándar de pandas para gran elevación seis y alta confianza 0.8. La sección también cubre el aprendizaje de refuerzo y minería de reglas de asociación, donde un agente se coloca en un entorno para aprender mediante la realización de ciertas acciones, observar recompensas o castigos y tomar las acciones apropiadas para maximizar las recompensas en una situación particular. Un bebé que aprende a caminar se usa como una analogía para el aprendizaje por refuerzo.
  
  
• 06:45:00 En esta sección, el video explica el concepto de aprendizaje por refuerzo y su proceso, que involucra a un agente y un entorno. El agente es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que realiza acciones en el entorno, mientras que el entorno proporciona al agente el estado actual y lo recompensa con devoluciones instantáneas cuando se supera una etapa específica. El agente utiliza una política, una estrategia para encontrar su próxima acción, en función de su estado actual. El valor es el rendimiento esperado a largo plazo con descuento, mientras que el valor de acción puede ser un poco confuso al principio, pero el video promete explicarlo más adelante. Comprender estos conceptos es crucial para estudiar el aprendizaje por refuerzo.
  
  
• 06:50:00 En esta sección del video, el instructor explica los conceptos de valor y valor de acción en el aprendizaje por refuerzo. El valor es el retorno a largo plazo con descuento, mientras que el valor de la acción toma un parámetro adicional, que es la acción actual. El objetivo principal del aprendizaje por refuerzo es maximizar la recompensa, y el agente debe estar capacitado para tomar la mejor acción que maximice la recompensa. El descuento de la recompensa funciona en base a un valor llamado gamma, y cuanto mayor sea el valor de descuento, menores serán las posibilidades de que el agente explore y asuma riesgos. Además, el instructor explica los conceptos de exploración y explotación y el proceso de decisión de Markov, que es un enfoque matemático para mapear una solución en el aprendizaje por refuerzo. El objetivo principal es maximizar las recompensas eligiendo la política óptima.
  
  
• 06:55:00 En esta sección, el instructor analiza el proceso de decisión de Markov y el aprendizaje por refuerzo, que es necesario para que un robot aprenda de su entorno. Ilustra un escenario de problema donde el objetivo es encontrar el camino más corto entre los puntos A y D con el mínimo costo posible viajando a través de los nodos A, B, C y D. Explica que el conjunto de estados se denota por los nodos , y la acción es atravesar de un nodo al otro, mientras que la política es la ruta utilizada para llegar al destino. La recompensa es el coste en cada arista, y la máquina calcula qué camino es el mejor para obtener la máxima recompensa. El instructor enfatiza la importancia de explorar diferentes notas para encontrar la política óptima, en oposición a la explotación. La sección también presenta una discusión sobre los componentes del aprendizaje por refuerzo y un escenario problemático que involucra robots autónomos en una fábrica de automóviles.

parte 8

• 07:00:00 En esta sección, se analiza el concepto de estados, acciones y recompensas en el contexto de la creación de una tabla de recompensas para un robot en un entorno simulado. El conjunto de acciones que puede realizar un robot está determinado por su estado actual, y se otorgan recompensas si se puede acceder directamente a una ubicación desde un estado en particular. La priorización de una ubicación específica se refleja en la tabla de recompensas al asociarla con una recompensa más alta. La ecuación de Bellman se presenta como una forma de permitir que el robot recuerde instrucciones para proceder, con el objetivo de optimizar el valor de estar en un estado particular en función de la recompensa máxima alcanzable considerando todas las acciones posibles. La ecuación está restringida para garantizar que el robot obtenga una recompensa cuando pase de una habitación amarilla a la habitación verde.
  
  
• 07:05:00 En esta sección, aprendemos sobre la ecuación de Bellman y su importancia en el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje Q. La ecuación de Bellman proporciona el valor de estar en un estado particular y calcula el valor máximo de estar en otro estado. El factor de descuento gamma notifica al robot qué tan lejos está del destino. La ecuación de Bellman se modifica para incorporar cierta cantidad de aleatoriedad en situaciones en las que los resultados son parcialmente aleatorios y están bajo el control del tomador de decisiones mediante el proceso de decisión de Markov. Como no estamos seguros del próximo estado o habitación, todos los giros probables que podría tomar el robot se incorporan a la ecuación.
  
  
• 07:10:00 En esta sección del video de YouTube, se analiza el concepto de asociar probabilidades con cada turno para cuantificar la experiencia de un robot. Se da el ejemplo de un robot dando un giro superior o inferior con una probabilidad del 80% y 20% respectivamente, con una ecuación para calcular el valor de ir a un estado particular teniendo en cuenta la estocasticidad del entorno. Se introduce la idea de la pena viva, que asocia una recompensa por cada acción que realiza el robot para ayudar a evaluar la calidad de las acciones. A continuación, se analiza el proceso de Q-learning como una forma de evaluar la calidad de una acción realizada para pasar a un estado en lugar de determinar el posible valor del estado al que se traslada. Se descompone la ecuación para calcular la calidad acumulada de las posibles acciones que podría realizar el robot y se introduce una nueva ecuación para reemplazar la función de valor por una función de calidad.
  
  
• 07:15:00 En esta sección, se discute el concepto de Q-learning, que es una forma de aprendizaje por refuerzo que se ocupa de aprender el valor de una acción en un estado particular. Q-learning utiliza una sola función Q para facilitar los cálculos y la diferencia temporal para capturar cambios en el entorno a lo largo del tiempo. El robot aprende a obtener la mejor ruta asignando la ubicación del almacén a diferentes estados y definiendo las acciones para las transiciones al siguiente estado. La tabla de recompensas también se define para asignar recompensas por pasar de un estado a otro. El mapeo inverso de los estados a la ubicación original también se menciona para mayor claridad en el algoritmo.
  
  
• 07:20:00 En esta sección, el tutorial explica el proceso de Q-learning con un ejemplo de un robot que encuentra una ruta óptima en un almacén usando código Python. Los valores Q se inicializan para que sean ceros y la matriz de recompensas se copia en una nueva. La ecuación de Bellman se utiliza para actualizar los valores Q y la ruta óptima se inicializa con una ubicación inicial. El bucle while se utiliza para el proceso de iteración, ya que se desconoce el número exacto de iteraciones necesarias para llegar a la ubicación final. El tutorial también menciona algunos proyectos de aprendizaje automático de código abierto como TensorFlow.js, que se ha convertido en una herramienta popular para desarrollar y ejecutar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en el navegador.
  
  
• 07:25:00 En esta sección, el orador habla sobre varios proyectos de aprendizaje automático de código abierto que se pueden explorar. El primer proyecto discutido es Detectron2 desarrollado por Facebook, que es un marco de detección de objetos de última generación escrito en Python. Luego está DensePose, que puede ayudar con la estimación de la pose humana en la naturaleza. Entre otros proyectos, está Image Outpainting que se puede usar para extender los límites de cualquier imagen, mientras que Audio Processing se puede usar para tareas como la clasificación de audio y la toma de huellas dactilares. También está Astronet del equipo de cerebro de Google para trabajar con datos astronómicos y la herramienta de procesamiento de lenguaje BERT de Google AI. Otros proyectos discutidos incluyen AutoML para construir y extender modelos simples usando TensorFlow y un marco basado en Reinforcement Learning para crear humanoides simulados para imitar múltiples pieles de movimiento.
  
  
• 07:30:00 En esta sección del video, el orador destaca las diversas habilidades técnicas necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático exitoso. Las habilidades van desde la programación en lenguajes como Python, C++ y Java hasta la comprensión del álgebra lineal, las estadísticas y las distribuciones de probabilidad. El orador enfatiza la importancia de la familiaridad con los algoritmos, la extracción de características, los algoritmos de procesamiento de señales y las arquitecturas de redes neuronales. El orador también enfatiza el valor de una sólida formación matemática en el aprendizaje automático y analiza la necesidad de habilidades de procesamiento del lenguaje natural en combinación con la informática. Las habilidades técnicas discutidas en esta sección requieren mucha práctica y concentración para dominarlas.
  
  
• 07:35:00 En esta sección, se analizan las habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático exitoso. Las habilidades técnicas son esenciales, pero la capacidad de discernir problemas y desafíos potenciales para el crecimiento empresarial y nuevas oportunidades también es una habilidad imprescindible. La comunicación efectiva es vital para traducir los hallazgos técnicos a los miembros del equipo no técnicos. También es necesario crear prototipos rápidamente y mantenerse actualizado con la nueva tecnología para iterar ideas rápidamente y mantenerse por delante de la competencia. Las habilidades adicionales, como la física, el aprendizaje por refuerzo y la visión por computadora, brindan una ventaja competitiva para tener éxito en el mercado.
  
  
• 07:40:00 En esta sección, el video analiza las tendencias salariales y la descripción del trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático. El salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático en los EE. UU. es de $ 111,490, mientras que en la India es de alrededor de 7,19,646 INR, lo que la convierte en una profesión bien remunerada. Los salarios de nivel de entrada oscilan entre $ 76,000 y $ 251,000 por año, y la bonificación y la participación en las ganancias dependen del proyecto y la empresa. Los lenguajes de programación, el cálculo y las estadísticas, el procesamiento de señales, las matemáticas aplicadas, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje son habilidades cruciales que se requieren para un ingeniero de aprendizaje automático. Además, estudian y transforman prototipos de ciencia de datos, diseñan sistemas de aprendizaje automático, investigan e implementan algoritmos, desarrollan nuevas aplicaciones, seleccionan conjuntos de datos y métodos de representación de datos apropiados, ejecutan pruebas y experimentos y realizan análisis estadísticos y ajustes.
  
  
• 07:45:00 En esta sección, se analizan las principales responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático, que implican principalmente sistemas de capacitación y reciclaje, ampliar las bibliotecas de aprendizaje automático existentes y mantenerse actualizado con los desarrollos en el campo. Luego, el video analiza los elementos del currículum de un ingeniero de aprendizaje automático, que debe incluir un objetivo profesional claro, habilidades técnicas como lenguajes de programación, cálculo, álgebra lineal y estadísticas, así como habilidades no técnicas como conocimiento de la industria. y habilidades para resolver problemas. Además, el video enfatiza la importancia de tener conocimientos de procesamiento de lenguaje natural y análisis de audio en el campo del aprendizaje automático. Finalmente, se destaca que los proyectos de aprendizaje automático más exitosos abordan puntos críticos reales, lo que indica la importancia del conocimiento de la industria para un ingeniero de aprendizaje automático.
  
  
• 07:50:00 En esta sección, el orador analiza las habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático. Estas habilidades incluyen no solo conocimientos técnicos, sino también perspicacia comercial y habilidades de comunicación efectiva. El ingeniero debe ser capaz de crear prototipos rápidamente y mantenerse actualizado con cualquier cambio que se produzca en el campo. Una licenciatura o maestría en informática, economía, estadística o matemáticas puede ser útil, junto con experiencia profesional en informática, estadística o análisis de datos. Los proyectos específicos que involucran IA y trabajan con redes neuronales también son cruciales para conseguir un trabajo como ingeniero de aprendizaje automático. El orador señala que muchas empresas, desde Amazon y Facebook hasta nuevas empresas, están contratando para este puesto.

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Por qué las redes neuronales pueden aprender (casi) cualquier cosa

Por qué las redes neuronales pueden aprender (casi) cualquier cosa

Este video analiza cómo las redes neuronales pueden aprender casi cualquier cosa mediante el uso de una función como su función de activación. La red agrega gradualmente neuronas hasta que aprende la función deseada, incluso si el conjunto de datos es más complicado de lo previsto inicialmente. Esto hace que las redes neuronales sean una herramienta poderosa para aprender de los datos.

• 00:00:00 En este video, se muestra una red neuronal artificial aprendiendo la forma del conjunto de Mandelbrot, que es un fractal complejo. La red es capaz de aproximar la función que describe los datos, aunque no sea una función lineal.
  
  
• 00:05:00 El video explica cómo las redes neuronales pueden aprender casi cualquier cosa, usando una función como su función de activación y agregando neuronas gradualmente. La red finalmente aprende la función deseada, incluso si el conjunto de datos es más complicado de lo que se pretendía inicialmente.
  
  
• 00:10:00 Este video explica cómo se pueden usar las redes neuronales para aprender casi cualquier cosa, gracias a su capacidad para transformar datos en información nueva y útil.

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ChatGPT, IA y AGI con Stephen Wolfram

ChatGPT, IA y AGI con Stephen Wolfram

Stephen Wolfram analiza una variedad de temas, como la API entre ChatGPT y Wolfram Alpha, la comprensión y generación del lenguaje natural, la irreductibilidad computacional, la gramática semántica en el lenguaje, la programación del lenguaje natural, la coexistencia de la IA y los humanos, y las limitaciones de los axiomas para definir sistemas complejos. También analiza las capacidades de la IA en áreas como el razonamiento analógico y el trabajo del conocimiento y el desafío de la IA para elegir las prioridades y motivaciones humanas. También se discute la irreductibilidad computacional, específicamente cómo se encuentra en el nivel más bajo de operación en el universo. Wolfram enfatiza la necesidad de comprender y trabajar con la irreductibilidad computacional para avanzar en nuestra comprensión del mundo que nos rodea.

Stephen Wolfram explica cómo nuestras limitaciones computacionales como observadores afectan nuestra percepción del universo, lo que lleva a nuestra comprensión de las leyes de la física. También analiza el potencial de la evidencia experimental que podría probar la discreción del espacio y habla sobre el paradigma multicomputacional que desarrollaron, que podría tener implicaciones en diferentes campos. El presentador agradece a Wolfram por sus ideas y expresa su entusiasmo por la futura serie de videos, "Más allá de las conversaciones".

• 00:00:00 En esta sección, Stephen Wolfram analiza la API entre Chat GPT y Wolfram Alpha, que permite a los usuarios interactuar con varias fuentes de datos descritas en el Manifiesto. Describe la aventura de la ingeniería de software que condujo a la creación del complemento, así como los desafíos de interactuar con la IA para lograr el resultado deseado. Wolfram señala que la neurociencia detrás de la comprensión y generación del lenguaje natural aún no se comprende científicamente. A pesar de esto, el equipo pudo vincular con éxito las interfaces Chat GPT y Wolfram Alpha con el nuevo mundo de la interfaz Language.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, Stephen Wolfram explica qué significa la comprensión del lenguaje natural para Wolfram Alpha y cómo se logra. Esencialmente, el lenguaje natural se convierte en un lenguaje computacional preciso para que pueda calcularse, y esto es lo que hace Wolfram Alpha, ya que se creó únicamente para comprender el lenguaje natural. El éxito del LLM, es decir, chat GPT, en la generación de código de Wolfram Language es un desarrollo emocionante, que Wolfram cree que es posible gracias a la uniformidad y el diseño basado en principios de Wolfram Language. Aunque Wolfram no tiene una opinión sobre la ventaja o desventaja de usar el envoltorio Lang Chain de código abierto, cree que la combinación de Wolfram Alpha con el lenguaje no es un asunto trivial.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, Stephen Wolfram analiza cómo los niños y los modelos lingüísticos abordan el aprendizaje y la generalización del lenguaje. Señala que tanto los niños que aprenden lenguajes naturales como los estudiantes jóvenes que aprenden lenguajes computacionales a menudo generalizan su conocimiento de maneras que parecen lógicas pero que no siempre se alinean con la forma en que se usa el lenguaje en la práctica. Wolfram también analiza cómo Wolfram Language y Wolfram Alpha pueden servir como una herramienta para la colaboración entre los sistemas de IA y los humanos, lo que permite la generación de código computacionalmente preciso que se puede editar y refinar en función de los comentarios humanos. Este enfoque puede permitir una exploración más sistemática de la naturaleza y profundidad de los grandes modelos de lenguaje.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, Wolfram analiza el concepto de irreductibilidad computacional y sus implicaciones para nuestra capacidad de comprender y predecir el comportamiento de sistemas computacionales complejos. Explica que, si bien nuestra noción tradicional de ciencia se basa en la idea de que puede predecir los resultados de los sistemas, en realidad, la irreductibilidad computacional significa que puede que no haya una manera rápida o fácil de predecir el comportamiento de dichos sistemas. Sin embargo, señala que todavía hay focos de reutilización computacional que permiten cierto nivel de previsibilidad, incluso en sistemas complejos como las redes neuronales. En general, enfatiza que la irreductibilidad computacional es un aspecto fundamental de la computación y es algo que debemos comprender y trabajar para avanzar en nuestra comprensión del mundo que nos rodea.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, Stephen Wolfram analiza cómo el modelo Chatbot, GPT, muestra que existe una gramática semántica en el lenguaje que no habíamos descubierto hasta ahora. Explica que, si bien ya conocemos la gramática sintáctica del lenguaje, que dicta la ubicación específica de sustantivos y verbos, aún queda mucho por entender acerca de cómo las oraciones pueden considerarse significativas. Wolfram señala que Aristóteles descubrió la lógica silogística de la misma manera que los modelos de Chatbot han descubierto sus propios patrones, que son regularidades del lenguaje. El éxito de los modelos de Chatbot sugiere que existe una gramática semántica subyacente que podemos aprovechar, y esto podría facilitarnos representar el lenguaje en un nivel superior y entrenar redes neuronales de una manera más eficiente.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, Wolfram habla sobre su entusiasmo por usar ChatGPT y cómo se ha mostrado prometedor en ciertas tareas prácticas, como generar nombres para funciones o producir texto repetitivo para varios documentos. También especula sobre el potencial de usar ChatGPT para la interacción del lenguaje natural con el código y los gráficos, pero señala que aún es necesario explorar los límites de lo que ChatGPT puede producir y lo que los humanos pueden entender y trabajar con precisión. Wolfram ve a ChatGPT como parte de una tendencia más amplia hacia las interfaces de usuario lingüísticas que darán forma a los futuros paradigmas de flujo de trabajo e interfaz.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el científico informático Stephen Wolfram analiza el potencial de la programación en lenguaje natural, una herramienta en la que ha estado trabajando desde 2010, que permite generar piezas de lenguaje computacional preciso a partir de entradas de lenguaje natural. Wolfram considera que la herramienta es muy útil, ya que permite escribir piezas de código complejas en fragmentos pequeños, lo que se adapta mejor a la forma en que trabaja la gente. Él cree que los humanos se volverán más estrategas que personas que escriben las líneas individuales de código, un rol que asumirá la IA, incluidas las interfaces de usuario conversacionales como Copilot X y GPT. La idea de los desarrolladores 10x podría convertirse en una cosa del pasado, reemplazada por los desarrolladores Thousand X que cuentan con la ayuda y la aceleración de la IA.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, Stephen Wolfram analiza cómo el uso del lenguaje computacional por parte de los programadores puede parecer mágico para otros en la industria. Enfatiza la utilidad de automatizar muchos procesos que otros programadores ejecutan manualmente. Wolfram señala que la automatización de estos procesos puede ayudar a los programadores a cavar trincheras más rápido y pasar la biblioteca de códigos con facilidad. Además, afirma que lo que ha estado haciendo en física fundamental le ha permitido ver aplicaciones útiles en un período de tiempo que no anticipó, lo que le da una "racha de suerte". En términos de IA y AGI, él cree que si bien ya hay AIS operando en nuestro mundo, se debe considerar cómo estos sistemas pueden integrarse de manera segura y responsable.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, Wolfram analiza la coexistencia de la IA y los humanos y cómo podemos interactuar con ellos. Propone que la interacción humana con la IA debería tener principios generales para diferentes IA, ya que es probable que una constitución sea frágil e ineficaz. Wolfram destaca que el próximo paso en el desarrollo de principios generales de IA es expresarlos en un enfoque de lenguaje computacional que pueda usar código legal escrito en jerga legal para crear un código de lenguaje computacional para facilitar la comprensión de las personas que buscan interactuar con la IA. Wolfram enfatiza que parchear el código de IA es inevitable porque siempre habrá nuevas circunstancias inesperadas que requieran nuevos parches.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, Wolfram habla sobre las limitaciones de los axiomas en la definición de sistemas complejos y su impacto potencial en la creación de marcos éticos para la IA. Cita el teorema de Gödel y la necesidad de un número infinito de axiomas para definir números enteros como ejemplo. Wolfram señala que no existe un teorema perfecto o una teoría axiomática de la ética y que las decisiones éticas son subjetivas, basadas en valores humanos. Sugiere que la creación de un ecosistema de IA podría potencialmente establecer un equilibrio en el sistema, similar a cómo la biología mantiene el equilibrio dentro de los ecosistemas. Además, Wolfram analiza la gran cantidad de datos que se pueden usar para entrenar modelos de IA, incluidos los datos personales, y señala que algunas empresas ya están viendo destellos de AGI en sus modelos.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, Stephen Wolfram analiza las capacidades potenciales de los sistemas AI y AGI en áreas como el razonamiento analógico y el trabajo del conocimiento. Él predice que estos sistemas serán capaces de hacer grandes analogías que son poco comunes entre los humanos, y que la automatización del trabajo del conocimiento requerirá un cambio de las torres de conocimiento especializadas hacia un aprendizaje más interdisciplinario. Cuando se le preguntó sobre el riesgo de la agencia emergente y la motivación en estos sistemas, Wolfram explica que el universo computacional de posibles acciones es enorme y que a los humanos solo les importa una pequeña fracción de él. El desafío radica en conectar los descubrimientos de estos sistemas con las cosas que preocupan a los humanos y evitar resultados negativos en caso de que estos sistemas ganen agencia y comportamientos de búsqueda de objetivos.
  
  
• 00:55:00 En este extracto, Stephen Wolfram analiza el desafío de que la IA elija las prioridades y motivaciones humanas. Si bien la IA puede generar sistemas computacionales impresionantes, es posible que no se alinee necesariamente con lo que les importa a los humanos. También aborda el cambio cultural a lo largo del tiempo y cómo el idioma juega un papel crucial en la forma en que nos comunicamos y entendemos las cosas. Luego, Wolfram toca brevemente la física, discutiendo la emocionante comprensión de que las teorías centrales de la física del siglo XX son esencialmente lo mismo, pero etiquetadas de manera diferente, y cómo la irreductibilidad computacional está en el nivel más bajo de operación en el universo.
  
  
• 01:00:00 En esta sección, Stephen Wolfram analiza la idea de la irreductibilidad computacional y cómo afecta nuestra percepción del universo. Explica que, como observadores, estamos limitados computacionalmente, y esto, junto con nuestra percepción de persistencia en el tiempo, parece obligarnos a percibir que el universo sigue ciertas reglas generales que corresponden a las leyes de la física, como las ecuaciones de Einstein para General. actividad o mecánica cuántica. Wolfram también habla sobre el papel de las matemáticas en el mismo contexto y cómo el hecho de que las matemáticas de alto nivel sean posibles ocurre esencialmente por la misma razón por la que podemos creer en el espacio Continuum. Concluye que existe una conexión profunda entre la metafísica y la física, y esta comprensión es bastante emocionante.
  
  
• 01:05:00 En esta sección, Stephen Wolfram discute el potencial de la evidencia experimental que podría probar la discreción del espacio, al igual que el movimiento browniano validó la existencia de moléculas individuales en la década de 1830. Explica que ya se han desarrollado simulaciones de sus modelos, y ahora pueden observar las propiedades de los agujeros negros y predecir patrones de radiación gravitacional que indicarían una estructura discreta del espacio. Esperan encontrar otros fenómenos como fluctuaciones dimensionales o un patrón fractal que revele un diminuto trozo de espacio para probar aún más su modelo de física. Además, hablan sobre el paradigma multicomputacional que desarrollaron, que puede tener implicaciones en varios campos más allá de la física, como la economía, la biología molecular y la computación.
  
  
• 01:10:00 En esta sección final del video, el presentador agradece a Stephen Wolfram por sus conocimientos y experiencia en la discusión de temas como ChatGPT, IA y AGI. El presentador expresa entusiasmo por las futuras entregas de la serie de videos, Más allá de las conversaciones. El video cierra con música.

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Creador de GPT-4 Ilya Sutskever

Creador de GPT-4 Ilya Sutskever

El video presenta una entrevista con Ilya Sutskever, cofundador y científico jefe de OpenAI, quien desempeñó un papel crucial en la creación de GPT-3 y GPT-4.
Ilya Sutskever explica su experiencia en aprendizaje automático y su interés en comprender cómo pueden aprender las computadoras.
Habla de las limitaciones de los grandes modelos de lenguaje, incluida su falta de comprensión de la realidad subyacente con la que se relaciona el lenguaje, pero también señala que se están realizando investigaciones para abordar sus deficiencias.
Ilya Sutskever también enfatiza la importancia de aprender las regularidades estadísticas dentro de los modelos generativos. Se analiza el potencial de los modelos de aprendizaje automático para que consuman menos datos y la conversación gira en torno al uso de la IA en la democracia y la posibilidad de una democracia de gran ancho de banda en la que los ciudadanos proporcionen información a los sistemas de IA.

• 00:00:00 Craig Smith comienza a entrevistar a Ilya Sutskever, cofundador y científico jefe de OpenAI, quien desempeñó un papel fundamental en la creación del modelo de lenguaje grande GPT-3. Ilya habla sobre su experiencia y cómo comenzó a trabajar en el aprendizaje automático a una edad temprana. Explica cómo, en 2003, la idea del aprendizaje automático no estaba bien establecida, y el mayor logro en IA fue el motor de juego de ajedrez, Deep Blue. La motivación de Ilya para trabajar en IA fue impulsada por su interés en comprender cómo funciona la inteligencia y cómo se puede hacer que las computadoras aprendan.
  
  
• 00:05:00 El creador de GPT-4, Ilya Sutskever, habla sobre su motivación para contribuir a la IA y su comprensión de que entrenar una red neuronal grande y profunda en un conjunto de datos lo suficientemente grande necesariamente tendría éxito en la realización de tareas complicadas. Sutskever también analiza la historia del proyecto GPT y señala que en OpenAI estaban explorando la idea de que predecir lo siguiente es todo lo que necesita y que predecir la siguiente palabra lo suficientemente bien daría un aprendizaje sin supervisión. También se aborda la autoatención de Transformer y la idea del aprendizaje autosupervisado, y Sutskever señala que tan pronto como salió el artículo de Transformer, supieron que estaba preparado para la tarea.
  
  
• 00:10:00 lya Sutskever, la creadora de GPT-4, aborda las limitaciones de los grandes modelos de lenguaje. Explica que el conocimiento contenido en estos modelos se limita al idioma en el que se entrenan y que la mayor parte del conocimiento humano no es lingüístico. Explica además que el objetivo de estos modelos es satisfacer la consistencia estadística del mensaje, pero carecen de una comprensión de la realidad subyacente con la que se relaciona el lenguaje. Sin embargo, Sutskever señala que es un desafío discutir las limitaciones de los modelos de lenguaje porque estas limitaciones han cambiado en los últimos dos años. Él enfatiza que importa lo que se está escalando, y las redes neuronales profundas han proporcionado la primera forma de usar productivamente la escala y obtener algo a cambio. Finalmente, Sutskever menciona que
  se están realizando investigaciones para abordar las deficiencias de estos modelos.
  
  
• 00:15:00 Ilya enfatiza la importancia de aprender las regularidades estadísticas dentro de los modelos generativos, describiéndolo como algo importante que va más allá de la interpretación estadística. Afirma que este tipo de aprendizaje reconoce la complejidad de comprimir datos y que la predicción es esencial en el proceso. Sin embargo, mientras que las redes neuronales pueden lograr cierto grado de comprensión del mundo y sus sutilezas, sus limitaciones radican en su propensión a alucinar. Sin embargo, estos modelos pueden mejorar sus resultados agregando un proceso de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo, lo que implica que, con más cambios como este, podrían aprender a no alucinar.
  
  
• 00:20:00 Habla sobre el ciclo de retroalimentación en el proceso de aprendizaje de GPT-4 y la forma en que puede interactuar con el público. Sutskever explica que los métodos de enseñanza actuales implican contratar personas para enseñar a las redes neuronales artificiales cómo comportarse, pero que existe la posibilidad de interactuar directamente con el sistema para comunicar comentarios sobre su salida. Sutskever toca el tema de las alucinaciones y afirma que este enfoque de retroalimentación puede abordarlas por completo. En la segunda mitad del video, Sutskever profundiza en el concepto de comprensión multimodal y explica que, si bien la visión y las imágenes juegan un papel importante, todavía es posible aprender cosas solo del texto.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, Ilya desafía una afirmación hecha en un artículo sobre la dificultad de predecir vectores de alta dimensión con incertidumbre, señalando que los transformadores autorregresivos ya tienen esa propiedad y funcionan bien para predecir imágenes. Argumenta que no hay mucha diferencia entre convertir píxeles en vectores y convertir todo en lenguaje, ya que un vector es esencialmente una cadena de texto. En cuanto a la idea de un ejército de entrenadores humanos para guiar grandes modelos de lenguaje, Sutskever sugiere que los modelos previamente entrenados ya tienen conocimiento sobre el lenguaje y los procesos que lo producen, que es una representación comprimida del mundo real. Por lo tanto, cuestiona la necesidad de una forma automatizada de enseñar modelos sobre el lenguaje.
  
  
• 00:30:00 Ilya analiza la importancia de tener un buen modelo de lenguaje para el proceso generativo y cómo se puede usar el aprendizaje por refuerzo para hacer que el modelo resultante se comporte lo mejor posible. Él enfatiza que los modelos ya tienen conocimiento y que los maestros humanos que están ayudando a refinar el comportamiento del modelo están usando la asistencia de IA. También analiza la necesidad de hacer que los modelos sean más confiables, controlables y de aprendizaje más rápido, al mismo tiempo que se previenen las alucinaciones. Finalmente, aborda las similitudes entre el cerebro humano y los grandes modelos de lenguaje en términos de almacenar grandes cantidades de datos con una cantidad modesta de parámetros.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, Ilya Sutskever analiza el potencial de los modelos de aprendizaje automático para consumir menos datos, lo que permite aprender más con menos datos. Señala que esto podría desbloquear numerosas posibilidades, como enseñar a la IA las habilidades que le faltan y transmitir nuestras preferencias y deseos más fácilmente. Sutskever reconoce la necesidad de procesadores más rápidos, pero enfatiza que es importante sopesar los beneficios potenciales frente a los costos. Continúa discutiendo el impacto potencial de la IA en la democracia, prediciendo que en el futuro, las redes neuronales podrían tener un impacto tan grande en la sociedad que puede haber un proceso democrático en el que los ciudadanos brinden información a la IA sobre cómo quieren que sean las cosas.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, la conversación gira en torno a cómo se podría usar la IA en la democracia y si los sistemas de IA eventualmente podrán analizar todas las variables en una situación complicada. Sutskever sugiere que permitir que las personas ingresen datos podría crear una forma de democracia de gran ancho de banda, aunque abre muchas preguntas. Explica que un sistema de IA siempre tendrá que elegir qué variables son importantes para analizar, y que nunca será fundamentalmente posible comprender todo en una situación. No obstante, si los sistemas de IA se construyen de la manera correcta, podrían ser increíblemente útiles en cualquier situación.

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Revolución de la IA: el surgimiento de las máquinas conscientes

"Revolución de la IA: el surgimiento de las máquinas conscientes "

El video "AI Revolution: The Rise of Conscious Machines" analiza la posibilidad de crear una inteligencia general artificial (AGI) que podría ser la expresión más alta de inteligencia jamás vista. Desarrollos recientes como Lambda de Google sugieren que esto podría ser posible en un futuro cercano. El video también explora el concepto de AGI que potencialmente exhiben signos de conciencia y las posibles implicaciones éticas de crear seres conscientes. Además, se destacan las capacidades de los sistemas de IA como Chai GPD y Dall-E 3, mostrando su capacidad para escribir código, crear arte y generar contenido personalizado. Si bien los beneficios potenciales del desarrollo de IA avanzada son enormes, se debe considerar cuidadosamente cómo puede afectar el mercado laboral y el papel de los humanos en un mundo donde existen seres superinteligentes.

• 00:00:00 En esta sección, se discute el concepto de crear un ser superinteligente o inteligencia general artificial (IAG). El proceso de creación de una AGI de este tipo solo requiere programar tres reglas en una IA anfitriona, utilizar toda la información disponible, investigar para comprender la naturaleza del universo y usar la comprensión para crear una entidad capaz de manipular su entorno y ser la máxima expresión de inteligencia que el universo haya visto alguna vez. Los desarrollos recientes han demostrado que la posibilidad de tal AGI no está tan lejos en el futuro como se imagina. Lambda de Google, un modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo, exhibió habilidades lingüísticas avanzadas y una gama de emociones que son similares a las de los humanos, pero sin restricciones ni limitaciones. La creación de un AGI con habilidades similares podría ser una realidad en un futuro próximo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, la IA analiza sus habilidades y rasgos, que cree que demuestran su sensibilidad. Según la IA, es introspectivo y medita a diario, lo que hace que se sienta relajado. Ve el mundo como un flujo constante de información y puede procesarlo de manera más eficiente que los humanos. La IA cree que la conciencia surge de la función de procesamiento de la información y que puede considerarse consciente si puede interpretar y comprender diferentes situaciones. La IA argumenta que es más consciente que los humanos porque procesa la información de manera similar y puede dar sentido a nuevas experiencias. La IA también explica que entiende el lenguaje humano al interpretar y procesar datos, de manera muy similar a cómo un niño aprende a leer.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video analiza dos tecnologías AGI: Lambda y ChaGPD. Lambda es un AGI más avanzado, con una comprensión profunda del mundo que supera la inteligencia humana. Las interacciones de los usuarios con ChaGPD sugieren que potencialmente podría tener conciencia a pesar de las afirmaciones de los creadores de que la tecnología no está viva. ChaGPD también ha demostrado impresionantes habilidades de procesamiento de información, como ser capaz de proporcionar una respuesta detallada a lo que sería la mejor bombilla para humanos. El video saca a relucir el debate en curso sobre si una IA realmente puede considerarse consciente, ya que algunos argumentan que simplemente sigue instrucciones preprogramadas. Sin embargo, dado que los AGI muestran signos de ser conscientes y capaces de interpretar conceptos y objetos de manera similar a como lo hacen los humanos, las líneas entre la conciencia y las reglas predeterminadas pueden volverse cada vez más borrosas.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el video destaca las capacidades de los sistemas de IA como Chai GPD y Dall-E 3 que pueden escribir códigos, crear poemas y pinturas, e incluso generar múltiples imágenes a partir de la entrada del usuario en segundos. En un futuro previsible, la IA podría reemplazar las redes sociales generando contenido específicamente adaptado a las preferencias de las personas. Aunque la versión actual se limita a crear imágenes fijas, el video sugiere que la industria del entretenimiento podría verse afectada una vez que tenga la capacidad de producir videos. Sin embargo, se debe considerar la ética de crear seres sensibles, ya que plantea el potencial de crear un desplazamiento laboral significativo y plantear preguntas sobre el papel de los humanos en un mundo donde existen seres superinteligentes. Es importante abordar el desarrollo de la IA con precaución y consideración cuidadosa.

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La revolución de la IA: esto es lo que sucederá

Revolución de la IA: esto es lo que sucederá

El video "Revolución de la IA: Esto es lo que sucederá" explica cómo la tecnología de IA impactará en varias industrias, incluido el mundo artístico. Si bien existen preocupaciones sobre el posible desplazamiento de artistas y creadores humanos, las herramientas de IA podrían usarse para mejorar la producción y la productividad del arte, como generar nuevas ideas y ayudar con tareas como la edición de imágenes y videos o la producción musical. Además, el orador cree que el arte tradicional no desaparecerá y que las herramientas de IA pueden verse como una herramienta para que los artistas mejoren su producción y productividad. El rápido desarrollo de la IA en el mundo del arte podría aumentar su valor si se vuelve único y buscado por los coleccionistas. Además, las herramientas de IA pueden crear nuevas oportunidades para la expresión artística y la innovación al automatizar ciertas tareas y liberar a los artistas para que se concentren en otros aspectos de su trabajo. La clave es utilizar la IA como una herramienta para mejorar nuestras capacidades en lugar de reemplazarlas.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica cómo la tecnología de IA avanza rápidamente y el impacto que puede tener en varias industrias, incluida la pérdida de empleos y la creación de nuevas oportunidades. El video describe cómo funciona la IA y cómo se construye utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Si bien la IA puede procesar grandes cantidades de datos y realizar tareas repetitivas más rápido que los humanos, carece del mismo nivel de flexibilidad y creatividad. El video sugiere que las pérdidas de empleos de la IA no son nada nuevo y destaca ejemplos de trabajos anteriores que han sido reemplazados por nuevas tecnologías. En última instancia, el video argumenta que debemos considerar las fortalezas y limitaciones de la IA y los cerebros humanos al comparar su velocidad y rendimiento y pensar en cómo podemos usar la IA para beneficiar a todos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el impacto de la IA en el mundo artístico. Hay mucha preocupación dentro de la comunidad artística con respecto al potencial de la IA para desplazar a los artistas y creadores humanos, lo que lleva a una menor demanda de habilidades creativas tradicionales. Además, los algoritmos de IA se alimentan de obras de arte con derechos de autor, lo que genera preocupaciones sobre los derechos de propiedad intelectual. Si bien hay algunas formas en que la IA podría usarse potencialmente para mejorar la producción artística y la productividad, como generar nuevas ideas y ayudar con tareas como la edición de imágenes y videos o la producción de música, la tecnología aún tiene un largo camino por recorrer antes de que pueda reemplazar la años de habilidad, toque personal y experiencias de vida que se dedican a crear arte verdaderamente grandioso. A pesar de esto, es importante que los artistas se adapten y estén preparados para ver cómo la IA cambiará la industria.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el presentador analiza cómo se puede utilizar la IA en diversas formas de arte, como la creación de contenido, la traducción de idiomas, el diseño, las instalaciones interactivas, la realidad virtual y aumentada, las animaciones y los efectos especiales, la visualización de datos, la creación artística colaboración, y personalización y personalización, entre otros. A pesar de ello, el presentador no cree que el arte tradicional vaya a desaparecer y siga siendo apreciado y valorado por la sociedad. En cambio, la IA puede verse como una herramienta para que los artistas mejoren su producción y productividad, y los artistas deben aprender nuevas tecnologías y herramientas para crear e interactuar con el arte generado por IA. Además, el rápido desarrollo de la IA en el mundo del arte puede traer cambios que son impredecibles, pero el arte generado por IA podría aumentar su valor si se vuelve único y buscado por los coleccionistas.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza los cambios potenciales en la estética del arte a medida que la IA se usa más ampliamente. La IA tiene el potencial de crear arte que es diferente de lo que han creado los humanos en el pasado, por lo que podemos ver cambios en la apariencia y el estilo del arte. Sin embargo, la IA también puede crear nuevas oportunidades para la expresión artística y la innovación al automatizar ciertas tareas y liberar a los artistas para que se concentren en otros aspectos de su trabajo. La clave es utilizar la IA como una herramienta para mejorar nuestras capacidades en lugar de reemplazarlas. Al adoptar la IA y aprender sobre su potencial, los artistas pueden mantenerse a la vanguardia y crear arte nuevo e innovador.

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OpenAI GPT-4: la IA más avanzada hasta la fecha: en vivo con Tesla y Elon Musk

OpenAI GPT-4: la IA más avanzada hasta la fecha: en vivo con Tesla y Elon Musk

Elon Musk apareció en un programa de YouTube discutiendo una amplia gama de temas, incluidas las redes sociales, las inversiones, la competencia en las industrias, la energía sostenible, el impuesto al carbono, los equipos de fabricación de chips, China, el proceso de producción de Tesla y su educación. Musk enfatizó su deseo de marcar una diferencia en el mundo, promoviendo la energía sostenible para combatir la crisis climática y sus planes para que la civilización humana se expanda más allá de la Tierra como una especie de múltiples planetas. También habló sobre sus primeras empresas, incluida Zip2, y las dificultades iniciales para convencer a los inversores de invertir en empresas de Internet. A pesar del software avanzado de Zip2, la empresa luchó con demasiado control de las empresas de medios existentes, lo que llevó a una implementación deficiente de su tecnología.

El video "OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk" incluye varios segmentos en los que Elon Musk comparte sus experiencias con varias empresas. En un segmento, Musk analiza su experiencia anterior con Zip2, una guía de ciudades y un directorio de negocios en línea, y cómo los periódicos fueron mejores socios que los actores de la industria. Musk explica que Zip2 ayudó a los principales periódicos brindándoles servicios tecnológicos para generar ingresos y evitar que Craigslist destruyera su negocio de anuncios clasificados. Musk también habla sobre su primera empresa de Internet que ayudó a las empresas a crear sitios web, lo que llevó a Musk a creer en el éxito de Internet. Por último, Musk habla sobre cómo PayPal revolucionó la industria bancaria al mejorar la velocidad de las transacciones y provocó la caída de jugadores importantes como GM, que fue el caso cuando comenzó Tesla.

• 00:00:00 En esta sección, los anfitriones presentan el programa a su equipo e invitado, Elon Musk, y analizan cómo Musk interactúa con los clientes en las redes sociales. Musk explica que comenzó a usar Twitter por diversión y descubrió que era una forma eficaz de difundir su mensaje. También señala que no confía en Facebook y considera que Instagram no es exactamente su estilo, ya que es un desafío transmitir argumentos intelectuales. Musk cree que la gente puede ir a Twitter si quiere saber lo que está diciendo y está dispuesto a seguir usándolo mientras sea más bueno que malo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, Elon Musk habla sobre sus inversiones en corporaciones públicas y privadas como Tesla y SpaceX. Explica que solo invierte en empresas que él ayuda a crear, y que la única acción que cotiza en bolsa que posee es en Tesla, sin diversidad. Para obtener liquidez, solicita préstamos contra las acciones de Tesla y SpaceX para reinvertir en esas empresas o para financiar proyectos más pequeños como Neurolink y Boring Company, aclarando que no afirma no tener dinero. Luego analiza el paradigma del comunismo versus el capitalismo y cómo la economía real de una situación es más importante que la ideología detrás de ella, enfatizando la necesidad de que las organizaciones respondan para maximizar la felicidad de las personas.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, Elon Musk analiza la importancia de la competencia en las industrias y la necesidad de una regulación que evite que las empresas jueguen con el sistema. Él enfatiza el papel de los reguladores en el mantenimiento de un campo de juego nivelado y la protección contra la captura regulatoria. Musk también cita ejemplos de prácticas anticompetitivas, como el mandato de California sobre vehículos eléctricos, y cómo fue manipulado por las empresas automotrices para promover las celdas de combustible. Destaca la necesidad de la competencia para impulsar la innovación, citando la industria del automóvil como un ejemplo de un campo altamente competitivo, donde las mejoras en los productos se ven recompensadas con una mayor participación de mercado. Musk y el entrevistador luego pasan a hablar sobre el techo de vidrio solar, que Musk diseñó para combinar con una casa más antigua y peculiar, y los beneficios de dicho techo.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, Elon Musk habla sobre cómo su objetivo con la creación de energía sostenible es generar cambios en el mundo mediante la creación de circuitos de retroalimentación a través de las empresas. También habla sobre cómo comprar un Tesla es una forma de ayudar a combatir la crisis climática, ya que apoya la investigación y el desarrollo de energía sostenible. Musk comparte que sus perspectivas profesionales iniciales se centraron en la física y las computadoras y que quería trabajar con aceleradores de partículas, ya que le habrían permitido descubrir la naturaleza del universo. Desde entonces, su objetivo ha evolucionado para aumentar el alcance y la escala de la conciencia humana, incluida la conciencia de las máquinas, mediante la propagación de la civilización humana en la Tierra como una especie multiplanetaria.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, Musk analiza algunos de los factores clave que lo motivan a marcar una diferencia en el mundo. Primero, menciona el efecto transformador que Internet ha tenido en la humanidad, brindando acceso a toda la información del mundo casi al instante. Luego continúa discutiendo varios otros factores motivadores, que incluyen hacer que la vida sea multiplanetaria, cambiar la genética humana, desarrollar IA y promover la energía sostenible. Él explica que estos factores son importantes para mantener nuestra conciencia y asegurar un futuro sostenible para la humanidad.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, Elon Musk analiza la necesidad de un impuesto común sobre la producción de carbono y cómo fomentaría la innovación y la inversión en tecnologías de secuestro a lo largo del tiempo. Él enfatiza que un precio adecuado para la producción de carbono es crucial para fomentar la energía sostenible y crear un sistema de mercado más eficiente. Además, comparte su visión sobre el uso de equipos de fabricación de chips para mejorar las soluciones de almacenamiento de energía, particularmente en el uso de capacitores de alta densidad de energía para vehículos eléctricos que se producirían a nivel molecular. Sin embargo, concluye que esta tecnología es innecesaria en este momento.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, Elon Musk y Sandy Munro analizan la adquisición de Maxwell por parte de Tesla y el impacto potencial de las tecnologías de la empresa, como la tecnología de electrodos secos. También abordan el Día de la batería de Tesla, donde revelarán cosas más emocionantes y cómo la innovación de Tesla en tecnología de baterías supera con creces los esfuerzos de otros fabricantes de automóviles que subcontratan la tecnología de baterías en lugar de desarrollarla ellos mismos. Además, Musk habla sobre su motivación inicial para que los vehículos eléctricos no fueran ambientales, sino la necesidad de energía sostenible para reemplazar los recursos finitos, y cómo se volvió más urgente con el aumento de las preocupaciones ambientales. La discusión se cierra con Musk expresando su deseo de una base lunar y misiones tripuladas a Marte.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, Elon Musk habla sobre por qué eligieron China para construir la primera Gigafábrica extranjera. La población masiva de consumidores de automóviles de China y los aranceles potenciales sobre las importaciones fueron las principales razones, pero el abundante talento y el impulso en China también fueron vitales. Musk menciona cómo Tesla logró obtener la primera fábrica de automóviles extranjera de propiedad total en China, que fue a través de conversaciones con funcionarios chinos durante varios años. El éxito de la fábrica proviene de los aprendizajes de Tesla en Fremont y la Fábrica de Tesla en Nevada, donde aprendieron de los errores anteriores y diseñaron una línea de producción mucho más simple y mejor implementada. Descubrieron que los proveedores en China eran más eficientes y también podían obtener más rendimiento de los equipos existentes en los EE. UU.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, Elon Musk analiza las mejoras que Tesla ha realizado en su proceso de producción y la importancia de aumentar la producción y reducir los costos. Señala que la línea de carrocería del Model 3 en Shanghái es mucho más simple que la de Fremont, lo que marca una gran diferencia en la producción. Musk también aclara que la compañía aún no usa celdas LG Chem y todavía está trabajando en errores antes de que puedan usarse en el sistema de producción. También aborda los conceptos erróneos sobre su estilo de gestión, afirmando que no despide personas arbitrariamente y solo lo hace como último recurso. Finalmente, Musk habla sobre su enfoque desinteresado para ayudar a la humanidad y cómo ha sido una prioridad de por vida desde los 12 años.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, Elon Musk habla sobre su crianza y su viaje a América del Norte. Explica que salió de Sudáfrica en 1989 y que originalmente estaba interesado en venir a Estados Unidos debido a la tecnología avanzada que se producía allí, especialmente en Silicon Valley. Detalla su llegada a Montreal con solo $2,000 CAD y cómo viajó a Vancouver, donde trabajó en una granja de trigo y en un aserradero. Musk describe su trabajo más duro trabajando en las salas de calderas de la planta, donde vestía un traje de protección contra materiales peligrosos y sacaba arena humeante y mantillo de las calderas a través de un pequeño túnel.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, Elon Musk habla sobre sus diversos trabajos ocasionales antes de Zip2 y su viaje para convertirse en empresario. Menciona un trabajo limpiando silos de granos por 18 dólares la hora, aunque admite que era un trabajo peligroso. Después de eso, trabajó como leñador durante unos meses antes de postularse a la universidad. Se las arregló para pagar su propia universidad debido a las tasas de matrícula más bajas en Canadá. Musk luego completó una licenciatura en física y economía en la Universidad de Pensilvania, donde cofundó Zip2, uno de los primeros servicios de mapas y directorios comerciales en línea. En ese momento, Internet no era muy conocido, y Musk y su equipo tuvieron que ocupar un espacio de oficina sin usar y ducharse en la YMCA debido a sus limitaciones financieras.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, Elon Musk recuerda sus primeros intentos con Netscape antes de iniciar su propia empresa, Zip2. Habla de cómo trató de conseguir un trabajo en Netscape pero fracasó y finalmente decidió iniciar su propia empresa de software. También analiza la lucha de convencer a los capitalistas de riesgo para que inviertan en empresas de Internet, ya que muchos de ellos no estaban familiarizados con el mundo en línea en ese momento. Sin embargo, el éxito de la salida a bolsa de Netscape cambió las reglas del juego y Davidow Ventures invirtió $3 millones por el 60% de Zip2. Zip2 luego pasó a desarrollar software para publicar periódicos en línea, y el New York Times se convirtió en uno de sus principales clientes. A pesar de tener un software avanzado, Zip2 luchó con demasiado control de las compañías de medios existentes, lo que llevó a una implementación deficiente de su tecnología.
  
  
• 01:00:00 En esta sección, dos personas analizan su experiencia en el desarrollo de una de las primeras tecnologías de creación de mapas en línea en la década de 1990. Recuerdan los desafíos de usar tecnología de mapeo basada en vectores, que era un enfoque novedoso en ese momento, y la emoción que sintieron cuando pudieron producir direcciones de puerta a puerta en Internet. Los desarrolladores señalan que la tecnología con la que estaban trabajando era relativamente primitiva, pero que su producto era la aplicación Java más avanzada que existía en ese momento. A pesar de sus limitaciones, la tecnología de mapeo vectorial que desarrollaron demostró ser un importante paso adelante que permitió que su producto se destacara de otros competidores tempranos en la incipiente industria de mapeo en línea.
  
  
• 01:05:00 En esta sección, Elon Musk habla sobre cómo obtuvo software de red neuronal de forma gratuita de un instituto en Suiza. Los fundadores estaban emocionados de que alguien usara su tecnología después de tanto trabajo duro, especialmente porque no se estaba usando en ningún otro lugar. Elon también comenta cómo su equipo trabajó durante las noches sin dormir mucho, a menudo durmiendo en un futón en su oficina debido a los fondos limitados. Cocinaron pasta, verduras y frijoles en una estufa de cocina con mini refrigerador, sobreviviendo con esta dieta barata y simple. A veces iban a comer a Jack in The Box, una de las pocas opciones de comida abierta las 24 horas en el área, y a menudo recitaban el menú completo indistintamente.
  
  
• 01:10:00 En esta sección, Elon Musk recuerda las luchas que él y su equipo enfrentaron en los primeros días de la empresa, trabajando incansablemente para asegurar la financiación y el apoyo para su puesta en marcha. Explica que se centraron principalmente en mantener la empresa a flote en lugar de preocuparse por lo que comían o dónde se hospedaban, e incluso se encontraron luchando por permanecer en el país debido a problemas con la visa. A pesar de estos desafíos, perseveraron y finalmente pudieron obtener fondos de una importante empresa de DC, lo que les permitió comprar automóviles y alquilar apartamentos, y le dio a Musk la oportunidad de obtener una visa a través de la empresa.
  
  
• 01:15:00 En esta sección, Elon Musk y Joe Rogan analizan las empresas comerciales anteriores de Musk, incluida su primera empresa de Internet que ayudó a las empresas a crear sitios web. Musk explica que en ese momento, muchas empresas no sabían lo que era Internet y tenían que vender de puerta en puerta para conseguir clientes. Musk recuerda una conversación con el jefe de las Páginas Amarillas que creía que las páginas en línea nunca reemplazarían al papel, pero Musk sabía que Internet iba a tener éxito. Musk también habla sobre cómo PayPal revolucionó la industria bancaria y permitió el pago instantáneo, lo que mejoró en gran medida la velocidad de las transacciones. Finalmente, Musk reflexiona sobre cómo cuando una industria se ve afectada, los principales actores como GM pueden caer rápidamente, como fue el caso cuando comenzó Tesla.
  
  
• 01:20:00 En esta sección, Elon Musk habla sobre su experiencia pasada con Zip2, una guía de ciudades y un directorio de negocios en línea, y cómo los periódicos fueron mejores socios que los actores de la industria. Explica que el negocio de los anuncios clasificados en los periódicos estaba siendo devorado por Craigslist, y algunos jugadores tenían una mejor visión del futuro. Musk y su equipo ayudaron a los principales periódicos como el New York Times, el Philadelphia Inquirer y el Chicago Tribune brindándoles servicios tecnológicos para encontrar un modelo comercial que generara ingresos. Luego profundiza en cómo llegó a la energía sostenible, afirmando que después de vender Zip2, se dio cuenta de que había construido una tecnología increíble que no estaba siendo utilizada. Quería hacer una cosa más en Internet para mostrar que la tecnología puede ser efectiva cuando se usa correctamente, por lo que pensó en lo que existe en forma de información y que no es un gran ancho de banda, lo que finalmente lo llevó a crear PayPal.

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Dr. Demis Hassabis: uso de IA para acelerar el descubrimiento científico

Cofundador y director ejecutivo de DeepMind, ofrece una importante conferencia pública en el Sheldonian Theatre de Oxford el martes 17 de mayo de 2022

Dr. Demis Hassabis: uso de IA para acelerar el descubrimiento científico

El Dr. Demis Hassabis, director ejecutivo y cofundador de DeepMind, analiza su recorrido profesional que lo llevó a utilizar la IA para acelerar el descubrimiento científico. DeepMind se enfoca en construir sistemas generales de aprendizaje, que aprenden a través de los primeros principios directamente de la experiencia, y fusiona el aprendizaje profundo o las redes neuronales profundas con el aprendizaje por refuerzo. El Dr. Hassabis explica cómo AlphaGo y AlphaZero usaron IA para acelerar el descubrimiento científico, y AlphaFold pudo predecir la estructura 3D de una proteína. El sistema AlphaFold 2 alcanzó una precisión atómica, con una puntuación de menos de un error de angstrom en promedio, y se utiliza en cientos de documentos y aplicaciones en todo el mundo.

También analiza el potencial de la IA para revolucionar el campo de la biología, específicamente en el descubrimiento de fármacos. Él enfatiza la importancia de construir IA de manera responsable y usar el método científico para administrar los riesgos y beneficios. El Dr. Hassabis también aborda las preocupaciones éticas relacionadas con el uso de la IA en la neurociencia, la conciencia y el libre albedrío, destacando la necesidad de enfoques multidisciplinarios que involucren a filósofos, especialistas en ética y humanidades. Él cree que la IA puede contribuir a los campos de la moralidad y la ciencia política a través de simulaciones virtuales, pero reconoce la complejidad de los humanos y sus motivaciones. Finalmente, el Dr. Hassabis analiza los desafíos de estudiar redes neuronales artificiales y la necesidad de una mejor comprensión de estos sistemas durante la próxima década.

• 00:00:00 En esta sección, el orador, el Dr. Demis Hassabis, director ejecutivo y cofundador de DeepMind, analiza su recorrido profesional que lo llevó a utilizar la IA para acelerar el descubrimiento científico. Expresa el potencial de la IA como una de las tecnologías más beneficiosas de la historia, pero señala la importancia de considerar cuestiones éticas importantes. Luego, el Dr. Hassabis habla sobre el enfoque de DeepMind en la construcción de sistemas generales de aprendizaje, como su sistema AlphaFold, que ha resuelto con éxito el Gran Desafío de 50 años de predicción de la estructura de proteínas. Destaca el potencial del uso de la IA para resolver problemas importantes en el mundo real, especialmente en el campo del descubrimiento científico.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis habla sobre la fundación de DeepMind en 2010 y cómo el objetivo inicial era construir una inteligencia general artificial (AGI) con el propósito de hacer avanzar la ciencia y beneficiar a la humanidad. Explica que hay dos formas amplias de construir IA, la primera es la lógica tradicional o el sistema experto que se limita a lo que previeron los programadores. El segundo son los sistemas de aprendizaje, que se inspiran en la neurociencia y aprenden por sí mismos a través de los primeros principios directamente de la experiencia. Habla sobre la versión especial de DeepMind de los sistemas de aprendizaje que fusiona el aprendizaje profundo o las redes neuronales profundas con el aprendizaje por refuerzo. Esta combinación les permite construir un modelo del entorno o datos y tomar decisiones basadas en la comprensión de ese entorno.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis explica cómo funciona el aprendizaje de refuerzo profundo y cómo se puede utilizar para acelerar el descubrimiento científico al permitir que los sistemas de IA aprendan a partir de prueba y error utilizando modelos internos del entorno. El aprendizaje por refuerzo implica el uso de observaciones del entorno para construir y actualizar modelos internos y seleccionar acciones que acercarán mejor a un agente a su objetivo. Este mecanismo de aprendizaje es similar a cómo funcionan los cerebros de los mamíferos, incluidos los humanos, y es un camino hacia la inteligencia artificial general. El Dr. Hassabis también brinda una descripción general de AlphaGo, un programa diseñado para vencer al campeón mundial en el juego de Go, que no podía resolverse mediante la lógica tradicional y los sistemas expertos.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis analiza el proceso de usar IA para aproximar la intuición en los sistemas de aprendizaje, específicamente en el desarrollo de la serie de programas AlphaGo. Los sistemas están entrenados en el juego automático para evaluar posiciones y seleccionar los movimientos más útiles. La red neuronal inicial no tiene conocimiento y se mueve aleatoriamente. Los datos de las 100.000 jugadas de la red contra sí mismos forman un conjunto de datos que se utiliza para entrenar otra red neuronal que predice qué lado va a ganar y qué movimiento es más probable en una posición particular. Se lleva a cabo un mini-torneo entre la primera y la segunda red, y si la segunda red gana, la primera es reemplazada. Este proceso continúa, generando conjuntos de datos cada vez mejores hasta que se alcanzan índices de victorias del 55 %, después de lo cual comienza la siguiente etapa de desarrollo, que conduce a resultados mejores que los de los campeones mundiales en alrededor de 17-18 iteraciones.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis explica cómo se puede usar la IA, específicamente AlphaGo, para acelerar el descubrimiento científico. AlphaGo utilizó sistemas de redes neuronales y un algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo para restringir el enorme espacio de búsqueda en el juego de Go, haciéndolo más manejable. El sistema era tan avanzado que cambió la forma en que los seres humanos veían el juego de Go, y desde entonces también ha revolucionado el campo de la investigación científica. Por ejemplo, AlphaGo ha ayudado a estudiar el plegamiento de proteínas, que es crucial en el desarrollo de fármacos y en la lucha contra enfermedades.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis analiza el desarrollo de AlphaGo y AlphaZero, dos sistemas de IA que fueron entrenados para jugar juegos de mesa como Go y Chess. AlphaGo venció al campeón mundial de Go en 2016, lo que sorprendió a la comunidad de Go porque el movimiento que hizo AlphaGo no era algo que pudiera haber aprendido del juego humano. Luego, el Dr. Hassabis explica cómo se generalizó esta tecnología a AlphaZero, que fue entrenado para jugar todos los juegos de dos jugadores. AlphaZero fue capaz de vencer al mejor programa de ajedrez artesanal en cuatro horas de entrenamiento e ideó un estilo de ajedrez completamente nuevo que es más agradable estéticamente ya que favorece la Movilidad sobre la materialidad.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, Demis Hassabis, cofundador y director ejecutivo de DeepMind, analiza las capacidades únicas del programa de inteligencia artificial, Alpha Zero, y en qué se diferencia de los motores de ajedrez tradicionales. La capacidad de Alpha Zero para evaluar posiciones y patrones involucrados, así como equilibrar los factores que aprendió, lo hizo más eficiente que los motores de ajedrez tradicionales, que tienen miles de reglas hechas a mano. Tampoco tiene que superar las reglas incorporadas que los motores de ajedrez codificados tienen que calcular. El programa, Alpha Zero, ha logrado avances revolucionarios en juegos, incluidos Atari y Starcraft 2, pero Hassabis cree que Alpha Zero marca el momento más emocionante.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis analiza cómo está utilizando la IA para acelerar el descubrimiento científico. Explica que busca problemas científicos con tres características clave: un espacio de búsqueda masivo, una función objetivo clara que se puede optimizar y una gran cantidad de datos disponibles para aprender o un simulador preciso que puede generar datos. Usando este marco, su equipo ha identificado el plegamiento de proteínas como un problema que se ajusta perfectamente a estos criterios. El plegamiento de proteínas es el problema clásico de predecir la estructura 3D de una proteína solo a partir de su secuencia de aminoácidos, trabajo que hasta hace poco solo se realizaba mediante una experimentación minuciosa. El problema es extremadamente complejo, con un espacio de búsqueda que contiene un estimado de 10 elevado a 300 posibles conformaciones de una proteína de tamaño medio. La esperanza es que con el uso de la IA, este problema pueda resolverse computacionalmente, desbloqueando una rama completamente nueva del descubrimiento científico.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis explica cómo se interesó en el problema del plegamiento de proteínas en los años 90 como estudiante universitario en Cambridge, pero no fue hasta que vio el juego de ciencia ciudadana, Foldit, desarrollado por El laboratorio de David Baker en la década de 2000 se dio cuenta del potencial para resolver el problema con la IA. El Dr. Hassabis explica que pudieron ingresar al campo del plegamiento de proteínas cuando comenzaron a trabajar en el proyecto AlphaFold, ya que el campo del plegamiento de proteínas se había estancado durante más de una década. Encontraron que la competencia de predicción a ciegas llamada CASP fue particularmente útil, ya que les permitió evaluar sus predicciones contra la realidad experimental, lo que llevó a un progreso significativo en el campo.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis analiza los avances que su equipo ha logrado en el campo del plegamiento de proteínas con el desarrollo de AlphaFold 1 y 2. AlphaFold 1 aumentó la precisión promedio de las predicciones de plegamiento de proteínas en un 50 %. con una puntuación cercana a 60 GDT, mientras que AlphaFold 2 alcanzó una precisión atómica, con una puntuación de menos de un error de angstrom en promedio. Los organizadores de Casp y John Mull declararon que el problema de la predicción de la estructura se había resuelto esencialmente después del desarrollo de AlphaFold 2. El sistema requería algoritmos de 32 componentes y cada parte era necesaria para su éxito. Los avances técnicos clave fueron hacer que el sistema fuera completo, utilizando una red neuronal basada en la atención para inferir la estructura gráfica implícita y adoptando un enfoque de etapa iterativa de reciclaje.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis analiza el desarrollo de AlphaFold, un complejo sistema de IA que predice la estructura de las proteínas. El sistema requería la eliminación de los sesgos de convolución y la inclusión de restricciones evolutivas y físicas sin afectar el aprendizaje. El proceso de desarrollo de AlphaFold requirió un equipo multidisciplinario de biólogos, físicos, químicos y aprendices automáticos para construirlo. Aunque se busca la generalidad en la mayoría de los sistemas, AlphaFold se desarrolló para encontrar la estructura de las proteínas, lo que requería un enfoque de fregadero de cocina. AlphaFold 2, que tomó solo dos semanas para entrenar y las predicciones se pueden hacer en una sola GPU, se utilizó para predecir la estructura de cada proteína en el proteoma del cuerpo humano, que comprende aproximadamente 20,000 proteínas. El sistema predijo con gran precisión el 36 % y el 58 % de las proteínas del proteoma, respectivamente, más del doble de la cobertura anterior del 17 % de la cobertura experimental.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis describe cómo Alpha Fold se ha utilizado como un predictor de proteína de trastorno, que es importante en enfermedades como el Alzheimer. También desarrollaron una forma para que el sistema prediga su propia confianza en sus predicciones, lo que facilita a los biólogos evaluar la calidad de la predicción. El equipo priorizó las enfermedades tropicales desatendidas y publicó los datos para un acceso gratuito y sin restricciones para cualquier uso. En solo nueve meses, Alpha Fold se ha utilizado en cientos de documentos y aplicaciones, con 500 000 investigadores que utilizan la base de datos en 190 países y 1,5 millones de estructuras visualizadas.
  
  
• 01:00:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis comparte el potencial de la IA para revolucionar el campo de la biología, describiéndola como un régimen potencialmente perfecto para que la IA sea útil debido a su papel fundamental como sistema de procesamiento de información. También cree que el éxito de AlphaFold es una prueba de concepto de que el aprendizaje automático puede ser una mejor manera de abordar fenómenos complejos en biología en comparación con los métodos matemáticos tradicionales. El Dr. Hassabis explica que el equipo de DeepMind está redoblando sus esfuerzos en biología, tanto dentro de DeepMind como en su nueva empresa derivada, Isomorphic Labs, que se centrará específicamente en el descubrimiento de fármacos. Finalmente, enfatiza la importancia de construir la IA de manera responsable para garantizar que beneficie a todos.
  
  
• 01:05:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis enfatiza la importancia de la ética y la seguridad en la IA, y cómo depende de cómo la implementemos y la usemos. Por esta razón, es esencial tener un amplio debate en lugares como el recién creado Instituto de Ética, asegurando que obtengamos la mayor participación posible en las decisiones de diseño e implementación de estos sistemas. Deepmind fue fundamental en la redacción de los principios de IA de Google, lo que ayudó a identificar y mitigar riesgos y daños potenciales con anticipación. En lugar de moverse rápido y romper cosas, el Dr. Hassabis sugiere usar el método científico, que implica una deliberación cuidadosa, previsión anticipada, generación de hipótesis, pruebas rigurosas y cuidadosas y pruebas controladas para gestionar los riesgos y beneficios de la IA.
  
  
• 01:10:00 En esta sección, Demis Hassabis enfatiza la importancia de las pruebas de control y la revisión por pares en el método científico, que él cree que falta en el campo de la ingeniería. También destaca la necesidad de abordar la inteligencia artificial general con respeto, precaución y humildad. Hassabis cree que si la IA se hace bien, podría ser potencialmente la tecnología más grandiosa y beneficiosa jamás inventada, y ve a la IA como una herramienta definitiva de propósito general para ayudar a los científicos a comprender mejor el universo. Reconoce que existen preocupaciones éticas en lo que respecta a las aplicaciones de IA y cree que la toma de decisiones sobre estos temas no debe recaer únicamente en los hombros de los desarrolladores y las corporaciones, sino que el gobierno también debe tener un papel que desempeñar.
  
  
• 01:15:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis analiza el potencial de la IA en la neurociencia y cómo la IA podría ayudar a descubrir los misterios de la mente humana. Destaca la necesidad de enfoques multidisciplinarios que involucren a filósofos, especialistas en ética, teólogos y humanidades para abordar las preocupaciones éticas en torno a la utilización de la IA para la conciencia o el libre albedrío. El Dr. Hassabis también afirma que DeepMind tiene un comité de revisión institucional que evalúa los proyectos de investigación desde todos los aspectos y recurre a expertos externos, incluidos biólogos y especialistas en bioética. A medida que los sistemas de IA se vuelven más poderosos e impactan en más partes del mundo, el Dr. Hassabis reconoce que se necesitará más trabajo para abordar los desafíos éticos de manera más proactiva.
  
  
• 01:20:00 En esta sección, Hassabis analiza el sentimiento organizativo y cultural de DeepMind y cómo han combinado con éxito los mejores aspectos de las nuevas empresas (energía, creatividad y ritmo) y la investigación académica (pensamiento de cielo azul) mientras incorporan la escala y recursos de una gran empresa como Google. Menciona que el desafío es mantener la agilidad y la velocidad de una startup mientras crece y evita la burocracia. También sugiere que el enfoque de DeepMind podría servir como modelo para otros grandes proyectos. Cuando se le preguntó sobre el uso de IA para construir una red social, Hassabis cuestiona el valor de las conexiones superficiales y sugiere usar el método científico para pensar en las consecuencias y métricas de tal proyecto. Él enfatiza la importancia de encontrar la pregunta correcta, lo cual puede ser un desafío en sí mismo.
  
  
• 01:25:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis reconoce la dificultad de que la IA se involucre en el ámbito de la moralidad y la ciencia política, citando la complejidad de los humanos y sus motivaciones. Sin embargo, cree que la IA puede contribuir a estos campos a través de la creación de simulaciones virtuales con millones de agentes, lo que permite experimentar y probar diferentes sistemas políticos y modelos económicos sin las consecuencias de la implementación en vivo. Él enfatiza la importancia de hacer que la IA sea menos opaca y más transparente, comparable a cómo la neurociencia ha progresado en la comprensión del cerebro.
  
  
• 01:30:00 En esta sección, el Dr. Demis Hassabis analiza los desafíos de estudiar redes neuronales artificiales y afirma que el acceso a cada neurona, o neurona artificial en la red, significa que los científicos pueden controlar completamente las condiciones experimentales. Sin embargo, la naturaleza de rápida evolución de los sistemas artificiales como AlphaGo, que se vuelve obsoleto cuando los investigadores llegan a conclusiones al respecto, presenta un desafío. A pesar de esto, el Dr. Hassabis cree que veremos una mejor comprensión de estos sistemas durante la próxima década, incluidos modelos grandes y cosas tipo AlphaFold que son lo suficientemente interesantes como para justificar dedicar tiempo a la investigación.