Redes Neurais em IA e Deep Learning - página 19

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Lección 17. Aprendizaje: Impulso



17. Aprendizaje: Impulso

El video analiza la idea de potenciar, que consiste en combinar varios clasificadores débiles para crear un clasificador fuerte. La idea es que los clasificadores débiles voten, y el clasificador fuerte sea el que tenga más votos. El video explica cómo utilizar un algoritmo de impulso para mejorar el rendimiento de los clasificadores individuales.

  • 00:00:00 El video analiza la idea de potenciar, que consiste en combinar varios clasificadores débiles para crear un clasificador fuerte. La idea es que los clasificadores débiles voten, y el clasificador fuerte sea el que tenga más votos.

  • 00:05:00 El video de YouTube explica cómo usar un algoritmo de impulso para mejorar el rendimiento de los clasificadores individuales. El algoritmo implica entrenar a cada clasificador en un conjunto de datos diferente y luego combinar los resultados. El video también explica cómo evitar el sobreajuste al usar este algoritmo.

  • 00:10:00 En el video, el orador habla sobre cómo mejorar la precisión de un algoritmo de aprendizaje automático "impulsándolo". Impulsar implica observar un conjunto distorsionado de muestras, donde las que el algoritmo obtiene incorrectamente tienen un efecto exagerado en el resultado. Esto permite que el algoritmo aprenda de sus errores y mejore su precisión.

  • 00:15:00 En el video de YouTube, el orador explica cómo se puede usar el impulso para crear un lote de pruebas. También explica cómo se calcula la tasa de error y cómo se pueden usar los pesos para exagerar el efecto de algunos errores.

  • 00:20:00 El orador explica cómo construir un clasificador combinando varios clasificadores, cada uno con su propio peso. Explica que este es el estado del arte para los clasificadores, y que es más efectivo que simplemente agregar clasificadores.

  • 00:25:00 El video analiza los diversos pasos involucrados en el algoritmo de aprendizaje de impulso. Estos pasos incluyen elegir un clasificador que minimice la tasa de error, calcular el valor alfa y usar el clasificador para producir pesos revisados. El objetivo general del algoritmo es producir un clasificador que produzca un conjunto perfecto de conclusiones sobre todos los datos de muestra.

  • 00:30:00 El video analiza cómo se puede enseñar a una máquina a aumentar su rendimiento minimizando las tasas de error. Demuestra esto a través de una serie de ejemplos, mostrando cómo la tasa de error puede disminuir exponencialmente.

  • 00:35:00 En este video, el orador explica cómo usar el valor alfa para calcular nuevos pesos. Habla sobre cómo funciona el programa y cómo es necesario saber cómo hacer los cálculos para encontrar mejores formas de hacer este tipo de cosas. También explica cómo la raíz cuadrada de la tasa de error dividida por 1 menos la tasa de error es el multiplicador del peso si la respuesta es correcta, y la raíz cuadrada de 1 menos la tasa de error dividida por la tasa de error es el multiplicador de la peso si la respuesta es incorrecta.

  • 00:40:00 La suma de los pesos de las muestras que se clasifican correctamente es 1/2, y la suma de los pesos de las muestras que se clasifican incorrectamente es 1/2.

  • 00:45:00 El impulso es un método utilizado para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Funciona combinando múltiples modelos débiles para crear un modelo más fuerte. El impulso es efectivo para reducir el sobreajuste y se usa a menudo en campos como el reconocimiento de escritura a mano y la comprensión del habla.

  • 00:50:00 Este video analiza el concepto de "impulso", que es un método para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Impulsar implica entrenar una serie de clasificadores débiles y luego combinar sus predicciones. Esto suele dar como resultado una mejora significativa del rendimiento con respecto al uso de un único clasificador fuerte.
 

Lección 18. Representaciones: clases, trayectorias, transiciones



18. Representaciones: clases, trayectorias, transiciones

En este video, el profesor Patrick Winston analiza el concepto de inteligencia humana, la capacidad de formar representaciones simbólicas y su relación con el lenguaje, y el uso de redes semánticas para representar el lenguaje y los pensamientos internos. Winston enfatiza la importancia de comprender patrones fundamentales y desarrollar un vocabulario de cambio para ayudar a comprender diferentes objetos y su comportamiento. Además, analiza el uso de marcos de trayectoria para describir acciones que involucran movimiento desde un origen hasta un destino y la importancia de múltiples representaciones para comprender mejor una oración. Finalmente, Winston ofrece consejos sobre cómo mejorar la escritura técnica, particularmente para los hablantes no nativos de inglés, al evitar el lenguaje ambiguo, los pronombres confusos y el cambio de palabras.

  • 00:00:00 En esta sección, Patrick Winston comienza reflexionando sobre la naturaleza de la inteligencia humana en comparación con la inteligencia artificial. Él explica que si bien las máquinas pueden realizar tareas inteligentes a través de métodos como máquinas de vectores de soporte y potenciación, carecen de una comprensión de lo que están haciendo y no ofrecen información sobre la inteligencia humana. Winston luego analiza la perspectiva evolutiva de la inteligencia humana, destacando el aumento del tamaño del cerebro en nuestro árbol genealógico. Sin embargo, señala que el tamaño del cerebro no es suficiente para explicar la inteligencia humana, ya que los neandertales, que tenían cerebros más grandes que los humanos modernos, no tuvieron mucha influencia. En cambio, fue un grupo de Homo Sapiens en el sur de África el que desarrolló algo que nadie más tenía y rápidamente se hizo cargo, como lo demuestran las herramientas y las obras de arte.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador discute la idea de que la capacidad de formar representaciones simbólicas permitió a los humanos contar y comprender historias. Esta habilidad, que estaba relacionada con el desarrollo del lenguaje, permitió que nuestra especie se volviera especial, ya que podíamos tomar dos conceptos y juntarlos para formar un tercero, sin límites. También analiza el concepto de un "lenguaje interior": el lenguaje con el que pensamos, que puede no ser el mismo que el lenguaje con el que nos comunicamos. El ponente propone el uso de redes semánticas, que son redes de nodos y enlaces que transmiten significado, para representar el lenguaje y los pensamientos internos. Proporciona ejemplos de redes semánticas, como una que anota relaciones de apoyo y otra que rastrea los eventos en Macbeth.

  • 00:10:00 En esta sección, el disertante discute el concepto de redes semánticas, sus elementos y su aplicación en inteligencia artificial. Las redes semánticas son una forma de representar información usando nodos y enlaces, con enlaces conectando los nodos. Permiten tratar las conexiones entre enlaces como objetos que pueden ser sujeto u objeto de otros enlaces. Otro concepto es "reificación", que es el proceso de tratar los enlaces como objetos. El ponente enfatiza la importancia de poner una capa de localización encima del concepto de redes combinadoras. El uso de la clasificación es uno de los elementos más útiles en el lenguaje interno de las redes semánticas, aplicándose a cosas como pianos, herramientas y mapas. También existe el riesgo de una semántica parásita, en la que proyectamos nuestra comprensión en la máquina, que no se basa en ningún contacto con el mundo físico.

  • 00:15:00 En esta sección, el profesor Patrick Winston analiza el concepto de niveles en nuestra comprensión de los objetos. Él enfatiza que sabemos sobre diferentes cosas en diferentes niveles, y algunos objetos son más fáciles de visualizar que otros en función de la especificidad de su categorización. Por ejemplo, es difícil formarse una imagen de una herramienta, pero un martillo de bola es más específico y, por lo tanto, más fácil de visualizar. Winston también señala que usamos elementos en una jerarquía para colgar conocimiento sobre objetos, y el nivel básico en una jerarquía es donde colgamos la mayor parte de nuestro conocimiento, como la palabra "piano". Además, Winston analiza cómo hablamos de objetos en diferentes niveles en una jerarquía, utilizando el ejemplo de un automóvil que choca contra una pared, lo que implica pensar en varias cosas como la velocidad del automóvil, la distancia a la pared y la condición del auto.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza cómo se puede usar un vocabulario de cambio para comprender objetos en diferentes períodos de tiempo, como antes, durante y después de un evento como un accidente automovilístico. El vocabulario incluye elementos como disminuir, aumentar, cambiar, aparecer y desaparecer, todos los cuales están fuertemente conectados con la visión. Las analogías también se utilizan para ayudar a comprender diferentes conceptos, como el funcionamiento de una cámara. El hablante también introduce la trayectoria como el tercer elemento de representación, que involucra objetos que se mueven a lo largo de trayectorias. En general, el ponente destaca la importancia de comprender patrones fundamentales y desarrollar un lenguaje que pueda ayudarnos a comprender diferentes objetos y su comportamiento.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador analiza el uso de marcos de trayectoria para describir acciones que implican movimiento desde un origen hasta un destino. Estos marcos están compuestos por varios elementos que incluyen el objeto, el agente y el instrumento, entre otros. El orador señala que las preposiciones se utilizan a menudo para decorar estos elementos en idiomas como el inglés. Además, el disertante analiza los marcos de roles, que carecen de una trayectoria pero aún contienen elementos como instrumentos y beneficiarios. El orador explica que estos marcos se encuentran comúnmente en el Wall Street Journal Corpus y pueden usarse para analizar la densidad de transiciones y trayectorias en un texto determinado. Finalmente, el orador introduce el concepto de secuencias de historias y proporciona un ejemplo de un nombre de género neutral elegido para evitar problemas.

  • 00:30:00 En esta sección, el video analiza la importancia de las representaciones múltiples y cómo pueden conducir a una mejor comprensión de una oración. El ejemplo dado es el de Pat consolando a Chris, que se puede dividir en un marco de rol y un marco de transición que involucra a un objeto (Chris) cuyo estado de ánimo presumiblemente mejora. El video también explora cómo cambiar la acción a algo negativo (como aterrorizar) afectaría los cuadros. Además, el video presenta la idea de un marco de trayectoria como un tipo de imagen mental que se puede formar a partir de una oración como "Pat besó a Chris".

  • 00:35:00 En esta sección, el profesor Jordan Peterson analiza cómo los humanos usan secuencias de eventos para crear una representación de una historia. Explica cómo esta representación puede ir desde un acto simple como besar o apuñalar hasta historias complejas, y cómo varía según el contexto en el que ocurre un evento. También habla sobre la importancia de la secuencia en la narración y cómo nuestra memoria está arraigada en la idea de secuencias. Finalmente, analiza cómo las bibliotecas de historias pueden ayudar a los humanos a comprender más sobre las historias que encuentran en función de la súper clase a la que pertenecen, como marcos de eventos, marcos de desastres y marcos de fiestas.

  • 00:40:00 En esta sección, el orador analiza cómo los eventos se pueden agrupar en tipos de marcos, como fiestas y desastres. Cada marco tiene ranuras específicas para llenar con tipos de información, como muertes o los nombres de los novios. Sin embargo, comprender historias puede ser difícil debido a los desafíos sintácticos en los antecedentes de los pronombres. El ponente destaca la importancia de no añadir dificultad sintáctica innecesaria a la narración, ya que puede dificultar la comprensión. Los periodistas de periódicos escribirían historias de manera clara y concisa para garantizar que los lectores puedan comprender fácilmente la información.

  • 00:45:00 En esta sección, Patrick Winston ofrece consejos sobre cómo mejorar la escritura técnica, particularmente para los escritores rusos y alemanes que buscan escribir con claridad en inglés. Sugiere evitar los pronombres para reducir la ambigüedad y la confusión de los lectores, utilizando en su lugar sustantivos claros. También enfatiza la importancia de evitar palabras como "primero" y "último" que requieren que los lectores vuelvan a consultar para identificar lo que significan y evitar cambiar palabras como "pala" y "pala". Según Winston, al seguir estas reglas simples, los escritores técnicos pueden hacer que su escritura sea más clara y fácil de entender para los lectores.
 

Lección 19. Arquitecturas: GPS, SOAR, Subsunción, Society of Mind



19. Arquitecturas: GPS, SOAR, Subsunción, Society of Mind

Este video analiza varias arquitecturas para crear sistemas inteligentes, incluido el solucionador de problemas general y la arquitectura SOAR, que incorpora en gran medida experimentos de psicología cognitiva y se centra en la resolución de problemas. El orador también analiza la "Máquina de emociones" de Marvin Minsky, que considera el pensamiento en muchas capas, incluidas las emociones, y la hipótesis del sentido común que aboga por equipar a las computadoras con sentido común como los humanos. También se analiza la arquitectura de subsunción, inspirada en la estructura del cerebro humano, siendo Roomba un ejemplo exitoso. La capacidad de imaginar y percibir cosas está conectada con la capacidad de describir eventos y comprender la cultura, y el lenguaje juega un papel crucial en la construcción de descripciones y combinaciones. Se destaca la importancia de participar en actividades como mirar, escuchar, dibujar y hablar para ejercitar las áreas de procesamiento del lenguaje del cerebro, y el orador advierte contra los hablantes rápidos que pueden atascar el procesador del lenguaje y llevar a decisiones impulsivas.

  • 00:00:00 En esta sección, el profesor analiza varias arquitecturas alternativas para crear un sistema inteligente. Comienza hablando sobre el ciberataque de Estonia en 2007 y cómo ninguna computadora puede entender la historia detrás de él, excepto una que demostrará más adelante. Luego pasa a hablar sobre el solucionador de problemas general desarrollado por Newell y Simon en Carnegie Mellon, en el que un sistema inteligente opera midiendo la diferencia simbólica entre el estado actual y el estado objetivo y seleccionando operadores para pasar del estado intermedio a un estado. mejor estado, repitiendo el proceso hasta lograr el objetivo. La sección finaliza con la explicación de la idea que se tratará en la próxima lección, que se centrará en cómo evitar arruinarse al iniciar una empresa en el negocio de la IA.

  • 00:05:00 En esta sección, aprendemos sobre el concepto de análisis de medios y fines, que implica identificar la diferencia entre el estado actual y el estado final deseado y seleccionar el operador apropiado para minimizar la diferencia. Se presenta el ejemplo del uso del análisis de medios y fines para resolver el problema de llegar a casa desde el MIT, ilustrando el proceso recursivo de identificar diferencias y seleccionar operadores hasta lograr el estado final deseado. Si bien el concepto general de resolución de problemas fue una idea emocionante en ese momento, no resultó como se esperaba debido a la dificultad de construir la tabla que relaciona las diferencias con los operadores. Esto condujo al desarrollo de la arquitectura SOAR más nueva, que significa "Operador de estado y resultado", aunque los defensores de la arquitectura afirman que es simplemente una etiqueta y no un acrónimo.

  • 00:10:00 En esta sección, la atención se centra en la arquitectura SOAR y sus diferentes componentes. SOAR consta de memoria a corto y largo plazo, un sistema de visión, un sistema de acción y un sistema de preferencias. La arquitectura incorpora en gran medida experimentos de psicología cognitiva, y su enfoque principal es la resolución de problemas. Además, SOAR tiene un subsistema elaborado para romper lazos en sistemas basados en reglas, y se centra en la idea de que las personas son manipuladores de símbolos. El sistema está diseñado para resolver problemas de manera sistemática y tiene un elaborado sistema de preferencias para desempatar en sistemas basados en reglas.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador analiza varias arquitecturas que están fuertemente sesgadas hacia la resolución de problemas, incluidas la arquitectura SOAR y Newell. Sin embargo, la arquitectura más importante, según el orador, es "La máquina de las emociones" de Marvin Minsky, que destaca cómo la resolución de problemas puede venir en capas. El orador proporciona un ejemplo de la arquitectura de Marvin a través de una breve viñeta, donde una mujer cruza una calle. La arquitectura de Marvin destaca los diversos niveles de pensamiento que experimenta la mujer, desde una reacción instintiva al escuchar un sonido hasta el pensamiento reflexivo en un contexto social.

  • 00:20:00 En esta sección, la arquitectura SOAR se enfoca en la resolución de problemas, mientras que la "Máquina de emociones" de Minsky considera el pensamiento en muchas capas, incluidas las emociones. Sin embargo, el desarrollo del sentido común se presenta como un obstáculo para lograr ese pensamiento, ya que las computadoras nunca han tenido mucho de él. Por lo tanto, la hipótesis del sentido común sostiene que para que las computadoras tengan procesos de pensamiento tan inteligentes, deben estar equipadas con sentido común como los humanos. Esto generó el proyecto de mente abierta y la recopilación de sentido común de la red mundial como un medio para lograr el pensamiento en capas. Por el contrario, Rod Brooks y su arquitectura de subsunción creen que los robots no pueden hacer mucho porque las personas están pensando en construir robots de manera incorrecta, con un sistema de visión, un sistema de razonamiento y un sistema de acción encapsulados. En cambio, Brooks sugiere tener capas de abstracción enfocadas en lidiar con el mundo, como evitar objetos, deambular, explorar y buscar.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador analiza la arquitectura propuesta por Rodney Brooks, que se inspiró en cómo se construye el cerebro humano, con las partes viejas en lo profundo y la neocorteza superpuesta. Brooks planteó la hipótesis de que se podría hacer que una máquina actuara tan inteligentemente como un insecto sin necesitar necesariamente representación en la forma en que nos enfocamos en la representación en el curso. Su idea era usar el mundo en lugar de un modelo, por lo que todo lo que uno hace es reactivo en lugar de tener un mapa de la habitación en la cabeza. Los mecanismos en su forma más pura son solo máquinas de estado finito. Brooks llamó a esta idea arquitectura de subsunción, que se utilizó en el robot Roomba que ha tenido un gran éxito. El Roomba utiliza sensores de proximidad infrarrojos para la navegación, lo que ayuda a evitar los controladores centralizados y la necesidad de un modelo mundial.

  • 00:30:00 En esta sección del video, el orador analiza la arquitectura de subsunción, que se ejemplifica en un robot que es capaz de encontrar una lata y recogerla. El robot utiliza un trazador de líneas de luz láser para ubicar la lata y tiene sensores en su brazo para agarrar la lata de una manera específica. El robot también usa una brújula magnética para navegar de regreso a su punto de partida. El orador también menciona otras arquitecturas como SOAR y GPS e introduce la arquitectura génesis, que se centra en el lenguaje y guía los sistemas de percepción.

  • 00:35:00 En esta sección, el orador analiza cómo la capacidad de imaginar y percibir cosas está conectada con la capacidad de describir eventos, contar y comprender historias y, en última instancia, comprender la cultura. Da ejemplos de cómo las personas saben cosas que no se les enseñan explícitamente, como el peligro de usar guantes mientras se opera una sierra de mesa. Propone la "hipótesis de la historia fuerte" como una posible explicación del florecimiento de nuestra especie hace 50.000 años, que cree que nos proporcionó la capacidad de contar historias y comprenderlas.

  • 00:40:00 En esta sección, aprendemos sobre un experimento que se considera la serie de experimentos más importante jamás realizada en psicología cognitiva y del desarrollo. El experimento consiste en colocar comida en cestas en dos esquinas opuestas de una habitación rectangular y hacer girar a una rata, un niño pequeño y un adulto para ver a dónde van. Todos tienden a ir a las dos esquinas con la comida, excepto cuando una pared está pintada de azul. La rata y el niño todavía van a las dos esquinas diagonales con la misma probabilidad, mientras que el adulto va solo a la esquina con la comida. El niño se convierte en adulto cuando comienza a usar las palabras izquierda y derecha para describir el mundo.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador realiza un experimento con un voluntario que demuestra cómo el lenguaje juega un papel crucial en la construcción de descripciones y combinadores. El experimento consiste en leer un pasaje de un libro mientras el voluntario lo repite simultáneamente, atascando su procesador de lenguaje, lo que resulta en su incapacidad para conectar ciertas formas y colores. El orador advierte que participar en actividades como mirar, escuchar, dibujar y hablar puede ejercitar las mismas áreas del cerebro responsables del procesamiento del lenguaje y hacerte más inteligente. Además, el hablante advierte contra los habladores rápidos y cómo pueden atascar su procesador de lenguaje, lo que lo lleva a tomar decisiones impulsivamente.
 

Clase 21. Inferencia Probabilística I



21. Inferencia probabilística I

En este video sobre inferencia probabilística, el profesor Patrick Winston explica cómo se puede usar la probabilidad en la inteligencia artificial para hacer inferencias y calcular probabilidades en función de varios escenarios. Utiliza ejemplos como la aparición de una estatua, un perro que ladra a un mapache o a un ladrón, y la fundación del MIT en 1861 a. C. para demostrar el uso de una tabla de probabilidad conjunta, cómo calcular probabilidades usando axiomas y la regla de la cadena, y los conceptos de independencia e independencia condicional. El disertante enfatiza la necesidad de enunciar correctamente la independencia de las variables y propone el uso de redes de creencias como una forma de representar la causalidad entre variables mientras se simplifican los cálculos de probabilidad.

  • 00:00:00 En esta sección del video, el profesor Patrick Winston analiza el uso de la probabilidad en la inteligencia artificial, específicamente en lo que respecta a la observación de eventos aleatorios. Utiliza el ejemplo de observar la aparición de una estatua en el campus y construye una tabla para realizar un seguimiento de las posibles combinaciones de eventos que podrían conducir a la aparición de la estatua. Señala que el número de filas en la tabla es 2 al número de variables, y que se podrían usar largos períodos de observación para determinar la probabilidad de que ocurra cada uno de estos eventos. En última instancia, la probabilidad de cualquier evento dado es simplemente la frecuencia de su ocurrencia dividida por el número total de observaciones.

  • 00:05:00 En esta sección, el presentador demuestra cómo usar una tabla de probabilidad conjunta para calcular varias probabilidades. El ejemplo utilizado consiste en conocer la probabilidad de que aparezca una estatua, dadas ciertas condiciones, como la presencia de una muestra de arte y un hack. El presentador también realiza cálculos similares para la probabilidad de que aparezca un mapache en función de un perro que ladra, y la probabilidad de que el perro ladre dada la presencia de un mapache. La demostración muestra cómo se puede usar una tabla de probabilidad conjunta para hacer inferencias y calcular probabilidades basadas en diferentes escenarios.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el uso de una tabla de probabilidad conjunta para calcular inferencias probabilísticas. A pesar de la utilidad de esta herramienta, la gran cantidad de filas requeridas para situaciones más complejas puede ser un desafío de administrar, por lo que es necesario considerar otros métodos además de la inferencia probabilística. El orador también presenta un escenario hipotético en el que se fundó el MIT en 1861 a. C. y analiza los métodos experimentales que podrían haberse utilizado para determinar qué objetos flotan.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador discute los conceptos básicos de la probabilidad y los axiomas que la sustentan. Explican que las probabilidades deben ser mayores que 0 y menores que 1, y que en un mundo binario, la probabilidad de verdadero es 1 y falso es 0. El orador también presenta el tercer axioma, que establece que la probabilidad de A más la probabilidad de B menos la probabilidad de A y B es igual a la probabilidad de A o B. Señalan que esta comprensión básica de la probabilidad sirve como base para cálculos más complejos utilizados en la inferencia probabilística.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador explica el enfoque formal para tratar con la probabilidad usando axiomas, y cómo puede reflejarse en intuiciones que involucran discusiones de espacios. La probabilidad de a está asociada con el tamaño del círculo en relación con el área total del rectángulo, y los axiomas uno a tres tienen sentido en términos de esa imagen. Luego, el orador explica la probabilidad condicional y cómo se define como la probabilidad de un b dado, que es igual a la probabilidad de a y b dividida por la probabilidad de B. Esta definición tiene sentido ya que restringe el universo de consideración a solo eso. parte del universo original.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador introduce la idea de dividir el espacio de probabilidad en tres partes y explica cómo se puede determinar la probabilidad de a, b y c. Al expandir la fórmula, la probabilidad de que todo sea así se descompone en un producto de tres probabilidades condicionales. Luego, el hablante generaliza esta idea en la regla de la cadena, que establece que la probabilidad de un grupo de cosas se puede escribir como un producto de probabilidades condicionales. Aunque el hablante solo está a la mitad de su diagrama, muestra que está haciendo un buen progreso. El siguiente concepto que discuten es la idea de probabilidad condicional.

  • 00:30:00 En esta sección, el profesor explica la definición de independencia e independencia condicional. La independencia es cuando la probabilidad de a no depende de lo que sucede con b. Por ejemplo, si a y b son independientes, entonces a dado b es igual a a. La independencia condicional significa que si el mundo está restringido a estar en z, entonces la probabilidad de a no depende del valor de b. El profesor ilustra estos conceptos usando diagramas intuicionistas, usando las áreas de los diagramas para denotar probabilidades.

  • 00:35:00 En esta sección, el disertante discute la independencia condicional en la inferencia probabilística y cómo lleva a inferir las probabilidades conjuntas de las variables. Explica el concepto usando el ejemplo de un perro que le ladra a un mapache oa un ladrón, y cómo agregar dos variables más conduce a la necesidad de una gran tabla de probabilidad conjunta. Luego introduce la idea de redes de creencias como una forma de representar la causalidad entre variables y enfatiza la necesidad de establecer correctamente que cada nodo es independiente de sus variables no descendientes.

  • 00:40:00 En esta sección, el disertante discute el concepto de independencia dado a los padres de los no descendientes y la importancia de comprender este lenguaje en la inferencia probabilística. Luego, el orador crea un modelo para determinar las probabilidades de varios eventos, como la aparición de un ladrón o el ladrido de un perro, en función de la presencia de otros factores, como un mapache. El orador señala que solo se requieren 10 números para especificar el modelo, lo que ahorra un esfuerzo considerable en comparación con intentar construir una tabla de probabilidad conjunta de inmediato.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador analiza el uso de la regla de la cadena para calcular la tabla de probabilidad conjunta completa. Explican cómo utilizando el conocimiento de la independencia condicional, pueden eliminar ciertas probabilidades de la fórmula ya que no dependen de un descendiente. Al organizar la fórmula de una manera específica, el hablante puede calcular la tabla de probabilidad conjunta completa sin inventar números ni tomar muchas medidas. El ponente señala que en este caso particular solo tuvieron que idear 10 números de 32 y cuestiona cuánto se ahorraría si hubiera más propiedades.
 

Clase 22. Inferencia Probabilística II



22. Inferencia probabilística II

En este video, el profesor Patrick Winston explica cómo usar redes de inferencia, también conocidas como "redes de Bayes", para hacer inferencias probabilísticas. Analiza cómo ordenar variables en una red bayesiana utilizando la regla de la cadena para calcular la probabilidad conjunta de todas las variables. El orador demuestra cómo acumular probabilidades ejecutando simulaciones y cómo generar probabilidades usando un modelo. También analiza la regla de Bayes y cómo se puede utilizar para resolver problemas de clasificación, seleccionar modelos y descubrir estructuras. El video enfatiza la utilidad de la inferencia probabilística en varios campos, como el diagnóstico médico, la detección de mentiras y la solución de problemas de equipos.

  • 00:00:00 En esta sección, el profesor Patrick Winston analiza el uso de redes de inferencia, también conocidas como "redes de Bayes", que se utilizan para hacer una inferencia probabilística. Comienza revisando la tabla de probabilidad conjunta, que se puede usar para decidir una probabilidad haciendo clic en las casillas correspondientes, pero el problema es que se vuelve difícil y lleva mucho tiempo inventar o recopilar los números cuando hay muchas variables involucradas. Luego pasa a usar las redes de inferencia para realizar cálculos para obtener la probabilidad de que los eventos sucedan juntos. Aquí se usa la regla de la cadena, y esta sección termina dando una explicación de esta regla.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador habla sobre el proceso de ordenar variables en una red bayesiana y cómo se puede usar con la regla de la cadena para calcular la probabilidad conjunta de todas las variables. Al ordenar las variables de tal manera que ninguno de sus descendientes aparezca a su izquierda en un orden lineal y usando la regla de la cadena, puede calcular la probabilidad de cualquier combinación particular de esas variables. Él afirma que todas las probabilidades condicionales en este escenario son no descendientes y eliminar variables basadas en dependencias puede ayudar a calcular cualquier entrada en la tabla.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo usar una red pequeña para hacer cualquier cosa que se pueda hacer con una mesa y las probabilidades requeridas para lograrlo. Habla de cómo amplía las tablas para realizar un seguimiento de las cuentas requeridas para calcular la probabilidad de que el perro ladre o de que suceda B, y usa los resultados experimentales para dar marcas o cuentas en las secciones relevantes de la tabla, lo que eventualmente conduce a una demostración de el proceso.

  • 00:15:00 En esta sección del video, el profesor comienza demostrando cómo acumular las probabilidades de una red ejecutando simulaciones. Él explica cómo interpretar la tabla y realizar un seguimiento de lo que los elementos de datos le dicen sobre la frecuencia con la que aparece una combinación en particular. Ejecuta múltiples simulaciones para obtener probabilidades más precisas. Luego demuestra cómo simular el sistema generando una combinación de valores para todas las variables yendo y viniendo de las tablas de probabilidad superiores y lanzando una moneda.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza el proceso de generar probabilidades para un escenario seleccionando la fila adecuada en una tabla de probabilidades. Luego, el orador continúa explicando cómo se pueden generar estas probabilidades usando un modelo a la izquierda, que se puede usar para producir datos para calcular las probabilidades a la derecha. Sin embargo, el orador reconoce que puede haber múltiples modelos correctos para un escenario determinado, lo que dificulta determinar cuál es el correcto. Para abordar este problema, el ponente introduce el concepto de inferencia bayesiana ingenua, que implica reescribir las probabilidades condicionales de forma que permita su cálculo utilizando el teorema de Bayes.

  • 00:25:00 En esta sección, el video explica cómo se puede usar la regla de Bayes para resolver un problema de clasificación. Por ejemplo, al diagnosticar una enfermedad, la probabilidad de la enfermedad dada la evidencia se puede calcular dividiendo la probabilidad de la evidencia dada la enfermedad por la probabilidad general de la evidencia y luego multiplicando esto por la probabilidad previa de la enfermedad dada. Si están presentes múltiples elementos de evidencia independientes, se puede calcular la probabilidad conjunta de evidencia para la enfermedad dada dividida por la probabilidad general de evidencia, y luego se pueden comparar las probabilidades de todas las clases relevantes.

  • 00:30:00 En esta sección, el disertante cuenta una historia sobre la selección de dos monedas, una sesgada con una probabilidad de cara de 0,8 y otra justa con una probabilidad de cara de 0,5. Después de lanzar la moneda, el disertante usa la probabilidad bayesiana para determinar qué moneda se seleccionó en función de las probabilidades anteriores y la evidencia de los lanzamientos. La conferencia demuestra cómo se puede usar la evidencia para determinar la probabilidad de diferentes hipótesis en la inferencia probabilística.

  • 00:35:00 En esta sección, el profesor demuestra cómo las probabilidades de diferentes monedas varían con una serie de lanzamientos, y cómo la preponderancia de la evidencia puede cambiar la probabilidad de obtener cara. Se establece la Ley de los Grandes Números y la probabilidad de que la moneda elegida esté en juego se vuelve cada vez más cercana a 1. Luego, el profesor usa este concepto para crear un clasificador de partido principal al observar el partido político de un niño y hacer inferencias sobre el partido al que pertenece el padre. En general, el concepto de inferencia probabilística se puede aplicar en varios escenarios para hacer predicciones y sacar conclusiones.

  • 00:40:00 En esta sección del video, el orador analiza el uso del truco bayesiano para comparar dos modelos y seleccionar el mejor según los datos. El proceso implica simular sorteos de un modelo y calcular la probabilidad de cada modelo dados los datos. Luego, el orador pasa al descubrimiento de estructuras, donde comienza sin variables vinculadas y usa una búsqueda aleatoria para modificar y comparar modelos hasta que encuentra uno que prefiere. Este proceso requiere utilizar la suma de los logaritmos de las probabilidades en lugar del producto para evitar perder información en una máquina de 32 bits. Sin embargo, la búsqueda de la estructura óptima puede ser un desafío debido al gran espacio y los máximos locales.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador analiza la utilidad de la inferencia probabilística y el descubrimiento de estructuras en varios campos, como el diagnóstico médico, la detección de mentiras y la solución de problemas de equipos. Explica cómo los cálculos probabilísticos son el enfoque correcto para usar cuando la información es limitada y cómo se puede usar este método para determinar la causa más probable de un problema en función de los síntomas observados. El orador también sugiere futuras discusiones sobre cómo se puede usar este método para descubrir patrones e historias.
 

Clase 23. Fusión de modelos, acoplamiento intermodal, resumen del curso



23. Fusión de modelos, acoplamiento multimodal, resumen del curso

En este video, el profesor Patrick Winston habla sobre la fusión de modelos, el acoplamiento intermodal y reflexiona sobre el material del curso. Discute la importancia de descubrir la regularidad sin estar demasiado obsesionado con la probabilidad bayesiana y los beneficios potenciales del acoplamiento intermodal para comprender el mundo que nos rodea. También ofrece sugerencias para cursos futuros y enfatiza la importancia de enfocarse en generar nuevos ingresos y capacidades con personas y computadoras trabajando juntas, en lugar de solo apuntar a reemplazar a las personas. Además, enfatiza la importancia de identificar primero el problema y seleccionar la metodología adecuada para abordarlo. Por último, el profesor reflexiona sobre las limitaciones de reducir la inteligencia a un modelo artificial replicable y destaca el trabajo excepcional de su equipo.

  • 00:00:00 En esta sección, Patrick Winston habla sobre la fusión de modelos y el acoplamiento intermodal. Demuestra la idea de la fusión de historias bayesianas al mostrar cómo descubrir la estructura en situaciones en las que de otro modo no se encontraría, como descubrir eventos en dos historias y ensamblarlos en dos gráficos de historias. También habla de la capacidad de descubrir conceptos a través de varios niveles que utiliza el aprendizaje automático y la computación en la nube para la eficiencia. Por último, muestra el programa de Michael Coen que utiliza múltiples modalidades y correspondencias entre ellas para clasificar ambas modalidades contribuyentes en las canciones del pinzón cebra.

  • 00:05:00 En esta sección, el concepto de acoplamiento transmodal se explica a través del ejemplo de asociar gestos que producen sonidos vocálicos con los sonidos mismos. La transformada de Fourier de una vocal produce formantes y una elipse alrededor de la boca forma la segunda modalidad. Con datos de acoplamiento multimodal, es posible agrupar sonidos y asociar formas de labios con sonidos sin ningún dato marcado. Una demostración del trabajo de Coen muestra cómo se pueden formar grupos mediante el uso de proyecciones y vectores como componentes de una métrica.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el concepto de acoplamiento intermodal y cómo puede ayudar a comprender el mundo que se nos presenta. Sugiere que es posible descubrir la regularidad sin preocuparse obsesivamente por la probabilidad bayesiana y que este tipo de idea de acoplamiento probablemente esté ligada a nuestra comprensión del mundo que nos rodea. El orador también resume el material del curso, enfatizando la importancia tanto de la ingeniería como de las perspectivas científicas en la creación de aplicaciones sofisticadas para la inteligencia artificial. También señala la necesidad de enfocarse en generar nuevos ingresos y capacidades con personas y computadoras trabajando en conjunto, en lugar de solo apuntar a reemplazar a las personas.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador analiza las ventajas únicas que ofrece la programación para crear modelos y realizar experimentos. Específicamente, la programación proporciona metáforas y la capacidad de crear modelos que permiten la experimentación para probar las implicaciones de estos modelos. El orador también enfatiza la importancia de identificar primero el problema y luego seleccionar la metodología o maquinaria apropiada para usar, en lugar de caer en la envidia del mecanismo y enfocarse en métodos específicos. Finalmente, el orador repasa brevemente el formato del examen y ofrece algunos recordatorios para los estudiantes, como traer un reloj y una calculadora, y la flexibilidad de usar disfraces durante el examen.

  • 00:20:00 En esta sección, el profesor da algunas sugerencias sobre qué hacer el próximo semestre, incluyendo tomar la asignatura de Marvin Minsky, Society of Mind, o las asignaturas de Bob Berwick sobre comprensión y evolución del lenguaje, o la asignatura de sistema simbólico a gran escala de Gerry Sussman. También promueve su propio curso de primavera, Human Intelligence Enterprise. El profesor describe su curso como un curso de humanidades y no tiene conferencias, sino que es una conversación con él. Habla de algunos de los temas tratados en el curso, como el empaquetado y los elementos comunes que se encuentran en varios sistemas de inteligencia.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador analiza la importancia del empaque y cómo puede marcar la diferencia en el éxito de una persona, independientemente de su trayectoria profesional. El orador menciona un evento, llamado la conferencia "Cómo hablar", que es una conferencia no lineal de una hora que puede afectar significativamente la capacidad de alguien para dar presentaciones, conferencias y charlas de trabajo al ofrecer consejos como cuándo contar un chiste o cómo para abrir una presentación. Además, el orador habla sobre el sistema Génesis de su grupo, que está a punto de moverse hacia áreas que pueden detectar la aparición de una posible enfermedad.

  • 00:30:00 En esta sección, una demostración en vivo muestra cómo un sistema puede leer y comprender una historia desde múltiples perspectivas, lo que permite la detección de problemas potenciales y la intervención para prevenir desastres. Dos personajes con diferentes antecedentes educativos identifican lo que está explícito en la historia e infieren otros conceptos en gris. Debido a sus antecedentes únicos, tienen diferentes perspectivas sobre la historia e incluso pueden negociar entre ellos, enseñar otros dominios y evitar desastres antes de que ocurran. El sistema también detecta posibles operaciones de venganza y victorias pírricas, lo que ilustra su capacidad para anticipar posibles problemas e intervenir.

  • 00:35:00 En esta sección, aprendemos sobre el uso de vectores de conceptos en lugar de recuentos de palabras clave para la recuperación de información mediante la comprensión de historias en múltiples niveles. La arquitectura del propagador se utiliza para evitar que las personas se excedan con su trabajo, y se elogia la participación de los estudiantes en el grupo del MIT. En cuanto a otros programas de posgrado, uno debe pensar en quién quiere ser aprendiz y encontrar un programa con un enfoque diferente, como IA, para ampliar sus horizontes en el campo.

  • 00:40:00 En esta sección, el profesor Winston brinda consejos para los estudiantes que solicitan ingresar a la escuela de posgrado en física teórica e inteligencia artificial, enfatizando la importancia de las visitas al sitio para los primeros y de centrarse en un área específica para los segundos. También comparte una anécdota sobre un caso extremo de la teoría del defecto de la selección de carrera de IA, en el que un investigador de visión por computadora no puede reconocer a su esposa debido a su especialización en reconocimiento de objetos. Por último, el profesor Winston reflexiona sobre la utilidad y la simplicidad de las ideas poderosas en informática y aborda el argumento de que comprender el lenguaje no necesariamente requiere una verdadera inteligencia.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador habla sobre las limitaciones de reducir la inteligencia a algo que pueda ser replicado artificialmente. Utiliza a su mascota mapache como ejemplo de un animal muy inteligente que no esperaba poder construir una máquina igualmente inteligente. La idea de que la inteligencia artificial es imposible a menudo se basa en argumentos reduccionistas que no tienen en cuenta el conocimiento y la magia que provienen de un programa en ejecución que se ejecuta a lo largo del tiempo. El orador también se toma un momento para reconocer el trabajo excepcional de su equipo y les desea lo mejor a los estudiantes en su examen final.
 

Mega-R1. Sistemas basados en reglas



Mega-R1. Sistemas basados en reglas

Este video se enfoca en Mega-Recitation, que es una clase de estilo tutorial para ayudar a los estudiantes a trabajar con el material cubierto en conferencias y recitaciones. El video cubre varios temas relacionados con los sistemas basados en reglas, incluido el encadenamiento hacia atrás, el encadenamiento hacia adelante, el orden de desempate de las reglas y el proceso de coincidencia. El proceso de encadenamiento hacia atrás implica observar el consecuente de una regla y agregar los antecedentes según sea necesario para alcanzar el objetivo principal, y el desempate y la eliminación de ambigüedades son cruciales para el árbol de objetivos. El video también analiza el encadenamiento hacia adelante y las reglas de coincidencia con las aserciones mediante una serie de aserciones. El disertante enfatiza la importancia de verificar las afirmaciones antes de usar una regla y evitar reglas impotentes que no hacen nada. El proceso de coincidencia implica el uso de encadenamiento hacia atrás para determinar qué reglas coinciden con las afirmaciones dadas, y el sistema dará prioridad a las reglas con números más bajos, independientemente de si son nuevas o no.

  • 00:00:00 En esta sección, Mark Seifter presenta el concepto de Mega-Recitation, que es una clase de estilo tutorial diseñada para ayudar a los estudiantes a trabajar con el material cubierto en las conferencias y recitaciones. El objetivo es ayudar a los estudiantes a comprender y trabajar con los algoritmos que son cruciales para la clase y demostrar su comprensión en las pruebas. La atención se centra en un problema de prueba del año pasado que hizo tropezar a muchos estudiantes, y Marx repasa los trucos que los atraparon con la esperanza de evitar que esos errores se vuelvan a cometer. Finalmente, explica la diferencia entre dos notaciones, in-fix y prefix, para escribir reglas y por qué los estudiantes deben conocerlas.

  • 00:05:00 En esta sección, aprendemos sobre las seis reglas etiquetadas con P, cada una con su correspondiente declaración si-entonces. La primera regla establece que si X es ambicioso y X es un squib, entonces X tiene un mal término. El signo de interrogación en X o Y indica una variable que espera ser enlazada. Se utilizará el encadenamiento hacia adelante y hacia atrás para determinar el enlace de estas variables. También se nos dan cuatro afirmaciones con las que trabajar, incluida Millicent viviendo en la mazmorra de Slytherin y Seamus estando en la Torre Gryffindor y etiquetando a Millicent. Se enfatiza la importancia de verificar las afirmaciones antes de usar una regla, ya que fue un error que hizo tropezar a algunas personas el año pasado.

  • 00:10:00 En esta sección, el presentador explica el concepto de encadenamiento hacia atrás y destaca sus diferencias con el encadenamiento hacia adelante. Trabajando en la hipótesis, el encadenador hacia atrás intenta encontrar una afirmación coincidente en la lista de afirmaciones y, si no hay coincidencia, intentará encontrar una regla con un consecuente coincidente. El presentador continúa brindando ejemplos de problemas fáciles y luego aborda un problema de la vida real, donde Millicent se convierte en amiga de Hermione. A lo largo del ejemplo, el presentador enfatiza la importancia del desempate y la eliminación de ambigüedades en el árbol de objetivos.

  • 00:15:00 En esta sección, el video analiza el proceso de encadenamiento hacia atrás en sistemas basados en reglas. El encadenamiento hacia atrás implica mirar el consecuente de una regla y agregar los antecedentes según sea necesario para alcanzar el objetivo principal. El video enfatiza la importancia de buscar algo que tenga el objetivo actual en su consecuente y buscarlo en las afirmaciones antes de verificar otras reglas. El proceso implica una búsqueda profunda, comenzando desde el nodo izquierdo y bajando si hay hijos, y buscando una regla que coincida con el objetivo actual. El video también explica cómo agregar correctamente nodos al árbol de objetivos, como un nodo final con un nodo o en la parte inferior.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza una búsqueda profunda mientras usa un diagrama de árbol para identificar si Millicent es una protagonista o una villana, en última instancia, tratando de demostrar que ella es una villana. Primero siguen la rama izquierda e intentan encontrar una regla sobre si Millicent es una protagonista. Como no hay ninguna regla que coincida con su criterio, regresan al nodo "o" y retroceden hasta que Millicent es un villano. Aunque no está en las afirmaciones, siguen la rama para ver si hay una regla con eso como su consecuente. Eventualmente, encuentran una regla que establece que Millicent es una villana, pero deben seguir adelante para encontrar la respuesta definitiva.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador explica el enfoque único del encadenador hacia atrás y su falta de preocupación por las otras afirmaciones o antecedentes. El encadenador hacia atrás solo tiene como objetivo probar la posibilidad de que Millicent pueda ser un villano, y no le importan las otras consecuencias, como que Millicent sea ambiciosa. Se observa que esto puede resultar en cálculos innecesarios, pero es una forma simple y eficiente de codificar el sistema. Se discute el uso potencial de una tabla hash, pero se concluye que puede no valer la pena el esfuerzo extra.

  • 00:30:00 En esta sección, la clase analiza la implementación de una tabla hash para aumentar la velocidad de ejecución del sistema basado en reglas. Sin embargo, existen algunos problemas potenciales con este enfoque, ya que pierde el orden en el que se activan las aserciones en la tabla y algunas reglas dependen del orden de estas aserciones. La conferencia también aborda una pregunta de la multitud sobre la resolución de reglas cuando hay una afirmación que establece lo contrario de lo que se afirmó anteriormente y cómo resolver este problema. La clase concluye que es por eso que no tienen declaraciones de eliminación en las pruebas y que no agregan afirmaciones, sino que verifican todas las cosas en el árbol de objetivos hasta que se prueben o refuten.

  • 00:35:00 En esta sección, el hablante repasa rápidamente las partes restantes del ejemplo de Millicent, la protagonista, y cómo usar sistemas basados en reglas para determinar si se convierte en amiga de Hermione o no. Esto incluye responder algunas preguntas, como determinar la cantidad mínima de afirmaciones adicionales necesarias para que Millicent se convierta en amiga de Hermione sin agregar una afirmación que coincida con el consecuente de una regla. La sección también cubre una situación poco común que surge debido a la adición de una afirmación y la necesidad de corregirla eliminando una afirmación contradictoria. Por último, se menciona brevemente el encadenamiento hacia atrás y el orador le pide a la audiencia que resuelva un problema relacionado con el enlace de variables, donde el objetivo es determinar si Millicent tiene un término incorrecto.

  • 00:40:00 En esta sección, el narrador analiza el encadenamiento hacia adelante, que implica agregar nuevas afirmaciones a medida que aparecen, y el orden de desempate de las reglas. El orden de desempate para las reglas es de 0 a 5, y si la misma regla puede activarse con varias afirmaciones diferentes, las reglas se usan en orden numérico. El narrador demuestra cómo hacer coincidir las reglas con las afirmaciones mediante el uso de una serie de afirmaciones y cómo se activaría una regla. El narrador también nos dice que las reglas impotentes, o reglas que no hacen nada, no se deben despedir, sino que se debe pasar a la siguiente regla en el orden. Finalmente, el narrador explica cómo combinaron reglas y afirmaciones, y cómo agregaron nuevas afirmaciones.

  • 00:45:00 En esta sección del video, el orador analiza el proceso de coincidencia para los sistemas basados en reglas. El ejemplo dado es el de una pregunta de prueba, con reglas numeradas y afirmaciones. El sistema utiliza el encadenamiento hacia atrás para determinar qué reglas coinciden con las afirmaciones dadas y, en este caso, solo coinciden las reglas 1, 2, 3 y 5. El orador también responde una pregunta sobre si las nuevas aserciones con un número de regla más bajo deben procesarse primero, y explica que el sistema priorizará las reglas con un número más bajo independientemente de si son nuevas o no.
 

Mega-R2. Basic Search, Optimal Search



Mega-R2. Basic Search, Optimal Search

This YouTube video covers various search algorithms and techniques, including depth-first search, breadth-first search, optimal search, and A* algorithm. The video uses an entertaining example of an Evil Overlord Mark Vader searching for a new stronghold to illustrate these concepts. The presenter emphasizes the importance of admissibility and consistency in graph searching and explains the usage of extended lists to prevent re-evaluation of nodes. The video addresses common mistakes and questions from the audience and encourages viewers to ask more. Overall, the video provides a thorough introduction to these search algorithms and techniques.

  • 00:00:00 In this section, the video introduces the problem of Evil Overlord Mark Vader searching for a new stronghold, utilizing the start search techniques he learned in class. Vader starts at his current stronghold, Depth-first search star, and wants to reach the 6:03 fortress, which has no weaknesses and has all desirable features such as enslaved minions, sharks with laser beams, and a great escape route. The video presents a graph of the exploration choices, where edges join strongholds that differ by just one feature, and viewers are offered several methods to do search, including the reliable but slower approach and the quick but more prone to errors approach.

  • 00:05:00 In this section, the video presenter discusses different approaches to solving depth-first search. While there is a very fast approach, it is more prone to mistakes and is not typically used. Instead, the presenter recommends using the goal tree and starting from the start node and ending at the goal node, which is a bit faster than drawing out the entire agenda. The presenter also explains the concept of lexicography and how it is used to break ties in alphabetical order during a search. Additionally, the video warns against biting your own tail, which is a common mistake when implementing rules in a system. Finally, the presenter emphasizes the importance of not having the same node appear twice within the same path, as this can lead to errors.

  • 00:10:00 In this section, the speaker explains how to solve a problem with depth-first search using a goal tree instead of a queue. They start at node s and ask the audience for help to figure out the choices at that node. The speaker emphasizes the importance of checking connectivity and reading instructions. They use lexicographic tiebreak to decide which node to go to next and backtrack when they hit a dead-end. They also caution against the mistake of double counting backtracks and remind the audience to pay attention to how many times they backtrack.

  • 00:15:00 In this section, the speaker explains the importance of the algorithm when conducting a search, as it can affect the number of steps required to find the solution. They also discuss the technique of backtracking and advise on how to keep track of it during the search. The speaker then moves on to demonstrate how to perform a depth-first search and suggests a fast way to solve the breadth-first search question. They highlight that the path found during a breadth-first search is guaranteed to have the least number of jumps, and they instruct to expand the graph level-by-level left-to-right. Finally, the speaker clarifies the usage of the type-rank order in a breadth-first search.

  • 00:20:00 In this section, the speaker emphasizes the importance of not sorting the paths on the queue for the search algorithm used in the video. They explain that the best-first search will only break ties when it reaches a node and that they always add everything to the end of the queue, which means they do not have to backtrack. They also mention that while the graphical order does play a role in the search, it only does so subtly and in a sneaky way. Lastly, they discuss the possibility of breadth-first search with an extended list, which can be used to prevent the program from re-evaluating nodes it has already visited.

  • 00:25:00 In this section of the video, the speaker discusses optimal search using an example of Mark trying to find the shortest path from his current universe to his goal universe with varying energy costs between universes. The graph includes distances and heuristic values given to each node, and the speaker explains that the algorithm will use the heuristic values to guide the search towards the goal node while also considering the actual cost of reaching each node. The algorithm used is the A-star algorithm which expands nodes with the lowest combined actual and heuristic cost. The speaker also explains the importance of using an extended list to prevent repetition of search and addresses a question about the order in which nodes get added to the search.

  • 00:30:00 In this section, Mark introduces the concept of programming the shortest number of universe jumps that will get him to the goal without using too much energy. He explains his simple branch-and-bound search which is just like a cheese pizza, whilst an A-star search is like a meat lover's pizza with extra toppings. However, they can affect each other, so it is crucial to choose the currently shortest path. In the example, the computer adds the node C to the extended list, marking it as the only path with a length of 0. The length of SB is 3, and it has a path cost of 103, while f is 4 with a cost of 14. Despite ignoring tie-breakers in lexicographic order, the shortest path is chosen, and once B is expended, it goes to D with a length of 4, and hence the updated path length to G is 7.

  • 00:35:00 In this section, the speaker continues with the optimal search algorithm, expanding the paths S, B, F, and D. The path E is then extended to H and A, and the shortest path is found to be SFHIG. The speaker also mentions using A-star as a more efficient search algorithm, and addresses questions from the audience about expanding nodes that are already on the extended list. The correct answer is ultimately achieved, despite some initial confusion about whether the path connects to C and D.

  • 00:40:00 In this section, the speaker discusses some errors made in the previous section that caused some nodes to be excluded from the final tree created. He clarifies that the node should go to "e" as well, and that it would have made a difference if they asked how many times a node was executed due to not going on the extended list. They then move on to discuss the A-star algorithm and the calculation of heuristic values. It's emphasized that it's important to not add heuristic values for every node in the list but instead add the path so far to the final heuristic value. They also clarify that the decision to extend node "G" is a matter of taste and an implementation detail that won't lose points on the problem set. Finally, they resolve the A-star search and the final winner is determined to be node "D" with a value of 57.

  • 00:45:00 In this section, the video summarizes a search algorithm called A* and shows how to use it optimally to find the shortest path in a graph. The video discusses the importance of having admissible heuristics at every point in the graph. Admissible means that the estimate of how much work is left is always an underestimate or an accurate prediction. A heuristic that is an overestimate will cause the algorithm to think it needs to do more work than necessary and might not explore important nodes. The video also talks about consistency, which means that the distance between adjacent nodes in a graph is less than the difference in the heuristics between those nodes. The video stresses the importance of understanding these concepts as they will likely be on the quiz.

  • 00:50:00 In this section, the speaker explains the concepts of admissibility and consistency in graph searching. Admissibility is like consistency, but it requires consistency between every node and the goal node. Any graph that's consistent is always admissible, but not every admissible graph is consistent. An extended list will work on admissible graphs because it checks estimates for every node to the goal node. However, if estimates within nodes are incorrect, going through them out of order violates the assumption made when deciding to use the extended list. The graph presented in the video is expertly crafted to be a bottleneck goal node and contains inconsistencies between nodes, including I and H, which turn out to be the only inconsistencies that matter. Finally, the speaker encourages viewers to ask any questions they may have about this topic.
 

Mega-R3. Juegos, Minimax, Alfa-Beta



Mega-R3. Juegos, Minimax, Alfa-Beta

Este video cubre varios temas relacionados con la teoría de juegos y el algoritmo minimax, incluidos minimax regulares, adiciones alfa-beta, poda alfa-beta, evaluación estática, profundización progresiva y reordenación de nodos. El instructor brinda explicaciones y demostraciones de estos conceptos usando ejemplos y le pide a la audiencia que participe en la determinación de los valores en diferentes nodos en un árbol de juego. El video termina con una discusión sobre las posibles fallas en las funciones heurísticas y consejos para el próximo cuestionario.

  • 00:00:00 En esta sección, el disertante introduce el concepto de juegos y menciona que el enfoque estará en los diferentes componentes de los juegos. Luego proceden a explicar el algoritmo minimax regular y cómo calcular el valor minimax en un punto particular en un árbol de juego. Usando un árbol de juego de ejemplo, el disertante guía a la audiencia a través del algoritmo y determina el valor minimax en varios nodos. El principio de Blancanieves y la cláusula del abuelo también se mencionan brevemente.

  • 00:05:00 En esta sección del video, el orador explica las adiciones alfa y beta a la fórmula minimax en la teoría de juegos. Él compara la suma de estos números con la Guerra Fría, donde cada lado trató de encontrar el mejor resultado posible mientras se preparaba para lo peor. Alfa y beta representan números que proporcionan un escenario a prueba de fallas o el peor de los casos para cada lado. El orador sugiere que la búsqueda alfa-beta es más complicada que la minimax y puede ser un desafío para algunas personas. Sin embargo, también menciona que dominar la búsqueda alfa-beta puede ayudar a comprender y resolver problemas minimax.

  • 00:10:00 En esta sección, el disertante explica el concepto de alfa y beta como las opciones nucleares para Maximizer y Minimizer, respectivamente. Establecer alfa como infinito negativo y beta como infinito positivo crea una protección contra fallas que garantiza que tanto Maximizer como Minimizer mirarán la primera ruta que ven cada vez. A medida que avanza el algoritmo, el valor de alfa y beta cambia según el resultado potencial del juego. Cuando la beta es más baja que la alfa o la alfa es más baja que la beta, el algoritmo poda la rama, lo que indica que uno de los jugadores ya no quiere explorar esa rama. El disertante también señala que existen diferentes métodos para dibujar números alfa y beta en diferentes nodos del árbol del juego.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador explica el principio de Blancanieves utilizado en el algoritmo alfa-beta. El principio consiste en heredar los valores alfa y beta de los nodos principales, pero tomar el mejor valor para uno mismo al subir a un nodo principal. También se discutieron los valores alfa y beta predeterminados, siendo alfa infinito negativo y beta infinito positivo. Luego, el orador muestra un ejemplo de poda alfa-beta y le pide a la audiencia que determine los valores alfa y beta en cada nodo del árbol de búsqueda. Se lanza una pregunta engañosa para enfatizar que el algoritmo alfa-beta puede evitar buscar ciertos nodos en función de los valores heredados de los nodos principales.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador explica el principio de la poda alfa-beta, que consiste en cortar las ramas de un árbol de decisiones que probablemente no conduzcan a un mejor resultado. El orador da un ejemplo que involucra las opciones de un ataque nuclear del enemigo y determina qué opciones podar basándose en el principio de poda alfa-beta. Además, el orador proporciona una prueba de cordura para determinar si una rama se puede podar o no, y la capacidad de Maximizer para determinar si se salta una rama o no, a diferencia del minimizador que comienza con infinito en el juego del árbol de decisiones.

  • 00:25:00 En esta sección del video, el orador analiza el proceso de determinar los valores alfa y beta en un algoritmo minimax analizando los valores en diferentes nodos en un árbol de juego. El orador explica que cuando se encuentra con un nodo minimizador, el valor beta se establece en infinito positivo, y cuando se encuentra con un nodo maximizador, el valor alfa se establece en infinito negativo. Luego, el orador usa valores específicos en un árbol de juegos para demostrar cómo funciona el algoritmo y cómo se eliminan los nodos cuando el valor alfa es mayor o igual que el valor beta. Finalmente, el disertante analiza el orden en que se evalúan los nodos en un árbol de juego utilizando la profundización progresiva.

  • 00:30:00 En esta sección, el orador explica el concepto de evaluación estática, que es esencialmente la función responsable de asignar valores numéricos a los nodos hoja. El evaluador estático asigna estos valores a la parte inferior de las hojas, y el orden de evaluación se refiere únicamente a las hojas. El orador también explica el Principio de Blancanieves, por el cual cada nodo comienza tomando el valor del mismo tipo de su abuelo (alfa o beta). El maximizador no tiene control sobre qué camino tomar; es el minimizador quien selecciona qué camino seguir. El concepto de evaluación estática es crucial para la técnica de poda alfa-beta, ya que ayuda a determinar si eliminar o no una ruta en particular. En esencia, la evaluación estática contribuye a la eficiencia del algoritmo, lo que permite que la poda alfa-beta ahorre más tiempo al deshacerse de algunas evaluaciones estáticas.

  • 00:35:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de evaluaciones estáticas, que se utilizan para evaluar la posición del tablero en juegos como el ajedrez. La evaluación lleva mucho tiempo y requiere un análisis cuidadoso del estado del juego. Los nodos hoja del árbol de búsqueda se denominan estáticos porque son conjeturas heurísticas del valor basadas en el análisis del estado del juego. El orador también presenta el concepto de profundización progresiva en un árbol que tiene solo dos niveles de profundidad y pregunta cómo se puede reordenar el árbol para permitir que alfa-beta se pode tanto como sea posible.

  • 00:40:00 En esta sección, el instructor explica cómo usar el algoritmo minimax para optimizar el proceso de búsqueda del mejor nodo al reordenar las ramas en función del posible ganador, ya que es más fácil rechazar todas las incorrectas rápidamente cuando el ganador final se elige primero. El instructor ilustra este concepto asignando un valor binario a cada nodo hoja y usa los valores para calcular el ganador final para cada subárbol, y así encontrar el movimiento óptimo. La combinación de este enfoque con la profundización progresiva reduciría significativamente la cantidad de nodos que deben evaluarse.

  • 00:45:00 En esta sección, el disertante analiza la profundización progresiva y la posibilidad de reordenar los nodos para mejorar la poda alfa-beta. Si bien la profundización progresiva puede ser una pérdida de tiempo para árboles pequeños que no tienen ramas, es esencial para árboles más grandes y complejos. Sin embargo, el concepto de reordenar nodos basado en resultados de profundización progresiva depende de la precisión de la función heurística. El disertante enfatiza que ninguna función heurística es perfecta, y una función heurística defectuosa podría conducir a peores resultados al reordenar los nodos. Finalmente, el disertante explica cómo se pueden almacenar valores heurísticos en caché para funciones heurísticas consistentes, como en los casos en que el mismo valor heurístico siempre estará asociado con un estado de juego en particular, independientemente de cómo se haya alcanzado el estado.

  • 00:50:00 En esta sección del video, el instructor analiza la desventaja potencial de usar una heurística que siempre da el peor movimiento en lugar del mejor movimiento. Si bien podría ayudar a minimizar los riesgos, también podría resultar en la peor poda posible, lo que llevaría a una falta de éxito garantizado. El instructor menciona que el próximo cuestionario será interesante e incluirá desafíos variados. Sin embargo, aconseja a los estudiantes que no se estresen demasiado y que disfruten del fin de semana.
 

Mega-R4. Redes neuronales



Mega-R4. Redes neuronales

El video cubre varios aspectos de las redes neuronales, incluidas sus representaciones, la confusión sobre las entradas y salidas, las funciones sigmoideas y de rendimiento, los pesos y sesgos, la retropropagación, el cambio de las funciones sigmoideas y de rendimiento, los pesos de umbral, la visualización y el potencial de las redes neuronales. El instructor explica varias fórmulas necesarias para el cuestionario y cómo calcular y ajustar deltas recursivamente. También analiza los tipos de redes neuronales necesarias para resolver problemas simples y menciona una aplicación reciente de redes neuronales en el mundo real en una competencia de juegos en la Universidad de Maryland. Finalmente, menciona que si bien las redes neuronales han caído en desgracia debido a sus limitaciones y complejidades en la investigación, todavía son útiles para las pruebas.

  • 00:00:00 En esta sección, Patrick presenta una nueva forma de dibujar redes neuronales para los problemas del 603. Muestra dos representaciones diferentes de la misma red neuronal y explica por qué es preferible la de la derecha. También analiza algunos problemas que los estudiantes suelen encontrar cuando trabajan con redes neuronales, como la confusión sobre las entradas y salidas y la multiplicación implícita con pesos. Patrick proporciona una guía de conversión para los estudiantes que trabajan con cuestionarios más antiguos y trabaja con las fórmulas necesarias para el cuestionario. Finalmente, menciona la posibilidad de cambiar la función sigmoidea a una función diferente y aconseja a los estudiantes que la cambien a más si esto sucede.

  • 00:05:00 En esta sección, el instructor explica la función sigmoidea, que es 1 sobre 1 más ea la menos x, y su importante propiedad, donde la derivada de sigmoide es ella misma. También se analiza la función de rendimiento, que le dice a las redes neuronales cuán erróneos son sus resultados. Han elegido que su función de preferencia sea 1/2 D, que es la salida deseada menos la salida real al cuadrado, y la razón de esto es que la derivada del rendimiento es negativa, lo que facilita el cálculo. Luego, el instructor habla sobre cambiar la función sigmoidea en alguna otra función y analizar qué sucede con las funciones de retropropagación, particularmente el nuevo cálculo de peso, que implica cambiar los pesos gradualmente hacia el resultado deseado.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador explica los pesos y sesgos utilizados en las redes neuronales. Los pesos están representados por nombres como "w1I" y "w2B", donde "I" y "B" son nodos en la red. Las compensaciones de sesgo siempre se adjuntan a -1, y el valor de alfa, que determina el tamaño de los pasos para escalar colinas, se proporciona en las pruebas. Las entradas a los nodos están representadas por "I" y se multiplican por delta, que es el cambio en la salida de la red neuronal debido a un cambio en un peso específico. Los deltas se calculan utilizando derivadas parciales para determinar cuánto contribuyen los pesos al rendimiento de la red.

  • 00:15:00 En esta sección, el disertante analiza el proceso de uso de derivadas y la regla de la cadena para obtener los pesos finales en el último nivel de redes neuronales. Se usa la derivada de la función sigmoidea, y también se deben considerar los pesos en las capas anteriores para calcular los deltas para los nuevos pesos. El orador propone una solución recursiva, que consiste en sumar todos los elementos secundarios de un nodo determinado, lo que a su vez afecta la salida. Este proceso se realiza recursivamente hasta obtener los deltas para los pesos finales.

  • 00:20:00 En esta sección, el instructor explica cómo cambiar la función sigmoidea y la función de rendimiento puede afectar las ecuaciones utilizadas en la red neuronal. Explica que si se cambia la función sigmoidea, lo único que cambia es la ecuación Delta F, que se reemplaza por la nueva derivada de la función sigmoidea. De manera similar, si se reemplaza la función de rendimiento, solo se debe ajustar la ecuación Delta F. Luego, el instructor continúa explicando la diferencia entre los pesos de umbral y los pesos regulares en una red neuronal y cómo afectan la función general de la red.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador habla sobre cómo visualizar redes neuronales y cómo es importante tener una representación que tenga sentido para resolver los problemas de manera efectiva. Explica cómo funciona un nodo sumador y que su derivado es uno solo. Proporciona una fórmula para Delta F y Delta a y explica el proceso de la Parte B, que implica calcular la salida de una red neuronal y realizar una propagación hacia atrás de un paso para encontrar los nuevos pesos. Les pide a los estudiantes que hagan preguntas para aclarar sus dudas ya que no podrá llamar a todos para verificar si lo están siguiendo.

  • 00:30:00 En esta sección, el video analiza los nuevos pesos para la red neuronal y cuál sería el resultado después de un paso de retropropagación. Los nuevos pesos se calcularon utilizando los pesos antiguos, la constante de tasa de aprendizaje y los valores delta. Finalmente, se determinó que la salida era 3. Luego, el video plantea la pregunta de qué sucedería si la red se entrenara para aprender los datos dados y continúa explicando cómo las redes neuronales pueden dibujar líneas en gráficos para cada uno de los nodos de la red. Sin embargo, se observa que predecir lo que dibujará esta red es un poco complicado.

  • 00:35:00 En esta sección de la transcripción, el orador analiza una red neuronal que se reduce a un solo nodo, ya que se suma cada vez y nunca alcanza un umbral, lo que la convierte en analógica en lugar de digital. La forma simplificada de la red neuronal contiene nodos representados por círculos donde cada círculo tiene un sigmoide. Existe un problema en el que ABCDEF debe coincidir con uno a seis usando cada uno solo una vez. El orador explica que cada nodo sigmoide puede dibujar una línea en la imagen, que puede ser diagonal si recibe ambas entradas u horizontal/vertical si recibe una entrada. Los nodos de nivel secundario pueden realizar una operación booleana lógica como y/o en los dos primeros. Luego, el orador procede a identificar el problema más fácil, que es el problema 6, y concluye que existe una correlación uno a uno de cada red con un problema, que puede resolver los seis problemas juntos.

  • 00:40:00 En esta sección, el orador habla sobre lo desafiante que es crear una X o red neuronal porque es difícil distinguir entre las dos entradas que deben ser altas en un solo nodo. Sin embargo, hay muchas posibilidades, y el orador sugiere usar el nodo 3 y el nodo 4 para dar valores y el nodo 5 para proporcionar una combinación de umbral que resulte en un XOR. El orador también explica que emparejar dos líneas horizontales como B es imposible, pero debido a que D tiene que dibujar una línea horizontal y una línea vertical, debe usar B para crear dos líneas horizontales.

  • 00:45:00 En esta sección, el ponente explica el propósito del ejercicio de dibujo de redes neuronales. Al dibujar problemas simples, las personas pueden ver los tipos de redes neuronales que se pueden necesitar para resolverlos. Esto puede ayudar a las personas a evitar diseñar redes neuronales que sean demasiado simples o demasiado complejas para un problema determinado. El orador también brinda un ejemplo de una aplicación reciente de redes neuronales en el mundo real en una competencia de juegos en la Universidad de Maryland.

  • 00:50:00 En esta sección del video, el orador analiza el potencial de las redes neuronales para aprender diferentes tareas y reglas. Él describe un experimento en el que se entrenó una red neuronal para aprender cualquier cosa de un conjunto de datos aleatorios, y aunque los resultados del experimento no estaban claros, otros participantes en el estudio intentaron encontrar propiedades fundamentales de las reglas a través de pruebas experimentales. El orador continúa explicando que las redes neuronales se han utilizado en muchas áreas de investigación, incluidas las ciencias cognitivas y la inteligencia artificial, sin embargo, han caído en desgracia debido a sus limitaciones y complejidades. A pesar de esto, el orador menciona que crean redes simples con el propósito de realizar cuestionarios, aunque aclara que cualquier red neuronal real utilizada en la investigación hoy en día sería demasiado complicada para un cuestionario.
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