Redes Neurais em IA e Deep Learning - página 45

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Copiloto de GitHub en 7 minutos



Copiloto de GitHub en 7 minutos 👨‍💻🤖🚀

GitHub Copilot es una herramienta de autocompletado impulsada por IA que genera sugerencias basadas en el contexto del código que se está escribiendo, lo que reduce la cantidad de código escrito y acelera el desarrollo. También puede generar código basado en los comentarios realizados por el desarrollador, lo que hace que el código sea más comprensible incluso para aquellos que son nuevos en el proyecto. GitHub Copilot también incluye una función que permite alternar sugerencias y genera sugerencias adicionales de código para optimizar el rendimiento y mejorar la eficiencia del código. La transcripción analiza los distintos pinceles disponibles en GitHub Copilot, como el pincel de limpieza, el pincel de pasos de lista, el pincel de elaboración robusta, el pincel de código de fragmentos y el pincel de código de documento. Si bien reconoce que la herramienta aún produce errores, el orador alienta a los espectadores a probar la prueba gratuita de dos meses y ver si puede ser útil en su codificación.

  • 00:00:00 En esta sección, se analizan los beneficios y las limitaciones de GitHub Copilot, junto con ejemplos reales de cómo se puede usar. La función de autocompletar de Copilot genera sugerencias basadas en el contexto del código que se está escribiendo, lo que reduce la cantidad de código escrito y acelera el proceso de desarrollo. Además, Copilot puede generar código basado en los comentarios realizados por el desarrollador, lo que hace que el código sea más comprensible incluso para aquellos que son nuevos en el proyecto. Copilot también incluye una función que permite alternar sugerencias y otra que genera sugerencias adicionales de código para optimizar el rendimiento y mejorar la eficiencia del código. Finalmente, se presenta la iniciativa GitHub Copilot Labs, que ofrece funciones experimentales como traducción de idiomas, pinceles para casos de uso específicos y generación de pruebas. Estas características, si bien son experimentales, pueden mejorar en gran medida la productividad y la eficiencia cuando se usan de manera efectiva.

  • 00:05:00 En esta sección, la transcripción analiza los diversos pinceles disponibles en GitHub Copilot. El pincel de limpieza elimina variables y funciones no utilizadas, el pincel de lista de pasos lo ayuda a crear instrucciones paso a paso para las tareas, el pincel de hacer robusto agrega manejo de errores para hacer que su código sea más sólido, el pincel de código de fragmentos lo ayuda a dividir su código en partes más pequeñas. , fragmentos más manejables, y el pincel de código del documento genera comentarios y documentación para su código. El pincel personalizado es particularmente útil, ya que le permite generar comandos personalizados para piezas de código específicas, directamente dentro de su editor. En general, el orador le da a GitHub Copilot una revisión positiva, pero señala que aún produce algunos errores. Sin embargo, el orador alienta a los espectadores a probar la prueba gratuita de dos meses y ver si puede ser útil en su codificación.
 

Explicación de GitHub Copilot X | Un gran paso adelante...



Explicación de GitHub Copilot X | Un gran paso adelante...

El video de YouTube "Explicación de GitHub Copilot X | Un gran paso adelante..." analiza el último desarrollo de GitHub Copilot, una herramienta de IA que genera código para desarrolladores. La nueva versión, GitHub Copilot X, incluye varias capacidades, como documentación personalizada, análisis de solicitud de incorporación de cambios, sugerencias de prueba automática y texto fantasma para mejorar las sugerencias automáticas. También tiene conversaciones basadas en chat para obtener ayuda instantánea y respuestas de revisión y finalización de solicitud de incorporación de cambios impulsadas por IA. El video destaca aún más las características de GitHub Copilot CLI, Voice y Code Brushes, que permite a los usuarios usar su voz para codificar y modificar el código para que sea más legible. El YouTuber alienta a los desarrolladores a adoptar la IA y registrarse en GitHub Copilot, que tiene un precio razonable de $ 10 por mes.

  • 00:00:00 En esta sección, Travis analiza GitHub Copilot y su último desarrollo, GitHub Copilot X. Destaca que Microsoft está dominando la industria de la IA este año con sus diversas herramientas de IA. Luego explica cómo funciona GitHub Copilot al generar código para los desarrolladores y cómo ha tenido mucho éxito en mejorar la productividad y la satisfacción de los desarrolladores según la investigación de GitHub. Travis también señala que la X en GitHub Copilot X representa varias capacidades como documentos, relaciones públicas, bloques y CLI. La visión del producto para GitHub Copilot X es el futuro del desarrollo de software impulsado por IA y utiliza el modelo GPT-4 más preciso y rápido.

  • 00:05:00 En esta sección, la transcripción resume las diversas funciones de GitHub Copilot X, incluido su límite de conteo de 25 000 palabras y conversaciones de chat que permiten a los desarrolladores obtener ayuda instantánea a través de una ventana de chat. La herramienta también ofrece documentación personalizada, donde los usuarios pueden hacer preguntas y recibir respuestas personalizadas basadas en documentación integrada de GitHub, React.js, MDN y Azure. Otra característica importante son las solicitudes de extracción, donde la herramienta analiza el código y crea descripciones de relaciones públicas para los desarrolladores. Además, ofrece sugerencias de prueba automática y texto fantasma para mejores sugerencias automáticas. El video destaca cómo estas nuevas características serán beneficiosas para la comunidad de desarrolladores.

  • 00:10:00 En esta sección, se analiza la capacidad de GitHub Copilot para resolver problemas con IA, donde puede sugerir que se realicen cambios automáticamente para resolver un problema. Otra característica mencionada es la finalización, reparación y revisión de solicitudes de extracción impulsadas por IA, que pueden ayudar a los usuarios a comprender los cambios en una solicitud de extracción más fácilmente. También se explica la CLI de GitHub Copilot, donde los usuarios pueden solicitar ayuda sobre cómo ejecutar comandos particulares en la terminal, y generará el comando para ellos. Finalmente, se presentan GitHub Copilot Voice and Code Brushes, que permite a los usuarios usar su voz para codificar y agrega una caja de herramientas para ayudar a los usuarios en la codificación.

  • 00:15:00 En esta sección, YouTuber analiza la función de limpieza de código de la extensión de código Visual Studio de GitHub Copilot, que puede modificar el código para hacerlo más legible, agregar tipos, corregir errores simples, agregar declaraciones de depuración y hacer que el código sea más sólido . También mencionan la extensión GitHub Copilot Labs para aplicaciones experimentales, incluida la generación de pruebas, la explicación del código y la traducción del código. Otra característica son los bloques de GitHub, una herramienta interactiva para crear documentación rica con tablas y gráficos. Animan a los desarrolladores a adoptar la IA y registrarse en GitHub Copilot, que está disponible como un servicio pago con un costo mensual razonable de $10.
 

Una guía completa de GitHub Copilot: de principiante a experto | Demostración de código VS



Una guía completa de GitHub Copilot: de principiante a experto | Demostración de código VS

El video proporciona una guía completa de GitHub Copilot y sus capacidades. El presentador muestra cómo Copilot puede sugerir código para mejorar la eficiencia, ilustra su capacidad para resolver problemas de codificación complejos y adaptarse a estilos de codificación personales, y demuestra su utilidad para aprender nuevas bibliotecas como SkiaSharp para dibujo en 2D. Si bien destaca los beneficios de Copilot, el presentador enfatiza que no reemplaza el pensamiento crítico y la comprensión del código. En general, el video es un excelente recurso para principiantes y expertos que buscan entender cómo usar GitHub Copilot.

  • 00:00:00 En esta sección del video, el presentador brinda una breve introducción a GitHub Copilot como un asistente de codificación que puede ayudar a los programadores a escribir código de manera más eficiente y evitar errores típicos. Menciona un período de prueba gratuito de 60 días, que los usuarios pueden usar para probar la herramienta antes de decidir si usarla profesionalmente. El video contará con tres demostraciones de complejidad creciente, que ilustran las capacidades de la herramienta. El presentador demuestra la herramienta al mostrar cómo, mientras escribe una función para probar si un número es primo, Copilot proporciona sugerencias útiles con optimizaciones de rendimiento en las que quizás no haya pensado. Las sugerencias de Copilot no siempre son perfectas, por lo que a veces los comentarios pueden ayudar a guiar las sugerencias. Luego, el presentador continúa mostrando cómo Copilot puede resolver problemas de programación más complicados, como leer el contenido de un archivo del disco y calcular la longitud promedio de línea dentro del archivo.

  • 00:05:00 En esta sección del video, el presentador demuestra cómo usar GitHub Copilot para implementar una función que calcula la longitud de línea promedio de un archivo determinado. Muestran cómo la herramienta puede sugerir múltiples formas de implementar la función y cómo se puede aprovechar para aprender una nueva biblioteca como SkiaSharp para dibujo en 2D. Hacen hincapié en que, si bien Copilot puede ser útil para sugerir código, no es un sustituto para pensar detenidamente en la implementación y comprender lo que está haciendo el código. El presentador también señala que Copilot puede adaptarse al estilo de codificación del usuario.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador demuestra cómo GitHub Copilot puede reconocer y adaptarse al estilo personal de un codificador y potencialmente prevenir errores de codificación. El orador también elogia la capacidad de Copilot para generar código con un mínimo esfuerzo e investigación, como generar colores o rellenar formas, e incluso comprender el "algoritmo del pintor". Además, el orador muestra el producto final con colores y círculos superpuestos, con Copilot adaptándose a cada iteración del bucle con facilidad.

  • 00:15:00 En este apartado, el ponente destaca que lo mejor de la demo es que no requiere ningún conocimiento previo de la librería SkiaSharp, demostrando la facilidad de uso de Copilot a la hora de escribir código. También mencionan que usan Copilot todos los días y lo encuentran particularmente útil cuando dejan que la IA adivine lo que están haciendo, aunque ocasionalmente también usan comentarios. El orador alienta a los espectadores a que les guste el video, se suscriban a su canal y vean sus otros videos y cursos.
 

Trabajando con GitHub CoPilot



Trabajando con GitHub CoPilot

El video analiza el desarrollo y la funcionalidad de GitHub CoPilot, que se basa en IA y está capacitado en repositorios públicos. La herramienta proporciona sugerencias y funciones para mejorar la productividad de los desarrolladores y está disponible para particulares y empresas. CoPilot tiene la capacidad de sugerir código según el contexto del proyecto y permite a los usuarios desactivar el IDS o cancelar la telemetría. El video analiza los posibles usos de CoPilot, incluida la creación de interfaces de usuario, las pruebas y la corrección de errores. Los oradores enfatizan la importancia de mantener prácticas de codificación seguras y garantizar la calidad del código. Además, analizan las limitaciones técnicas de CoPilot y las próximas funciones, como el chat en su IDE y la revisión completa asistida por IA. El video también menciona el uso de CoPilot como asistente o programador en pareja y recomienda usar CoPilot durante 60 días para ajustar y mejorar el estilo de codificación.

En este video, el orador comparte su experiencia con el uso de GitHub CoPilot para escribir código y abordar preguntas comunes sobre la herramienta. Explican que la herramienta aprende de lo que el usuario está codificando actualmente y proporciona sugerencias útiles y empujones en la dirección correcta. El orador también brinda ejemplos del uso de CoPilot con servicios cognitivos de Azure y para programación C++ de bajo nivel. Señalan que la herramienta se actualiza con datos de capacitación más actualizados e incrementos más pequeños de actualizaciones para adaptarse a las nuevas versiones de los marcos. El orador elogia a CoPilot por su utilidad para ayudar a los desarrolladores a aprender nuevas tecnologías y experimentar con las API para extraer datos útiles.

  • 00:00:00 En esta sección, Tanya, ingeniera de soluciones en GitHub, explica la historia y el desarrollo de GitHub CoPilot. Habla sobre la progresión de la IA desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, que culmina en el desarrollo de CoPilot. Tanya explica que el objetivo principal de CoPilot era llevar las tecnologías emergentes a los desarrolladores y mejorar la experiencia de los desarrolladores en el proceso de creación de ideas. Ella acredita la colaboración entre Open AI y GitHub a través de Microsoft para la creación de la herramienta. Con el reciente lanzamiento de CoPilot, Tanya cree que se convertirá en una marca mundialmente reconocida bajo el paraguas de Microsoft.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador analiza la funcionalidad de GitHub Copilot y cómo puede ser utilizado por individuos y empresas. Se puede usar con cualquier controlador de origen y se basa en la IA local que se entrenó en todos los repositorios públicos de GitHub. La herramienta es compatible con todos los idiomas, incluidos los menos populares, y brinda sugerencias exitosas basadas en el contexto del proyecto y lo que se encuentra alrededor del cursor. Ofrece más que simplemente completar una sola línea y puede sugerir funciones completas. Las personas pueden usar Copilot de forma gratuita con una cuenta de GitHub y una tarjeta de crédito, mientras que las empresas tienen funciones adicionales y la capacidad de administrar el acceso a través de políticas y configuraciones. La privacidad y el soporte de proxy VPN también están disponibles para empresas.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza las funciones de trabajar con GitHub CoPilot, como la capacidad de apagar o encender el IDS o el uso de copiloto y la exclusión voluntaria de la telemetría. El ponente también destaca que si bien CoPilots genera nuevas sugerencias, el código recibido se construye sobre el modelo, y en ocasiones puede suceder que el bloque sugerido sea idéntico a algún código público. Sin embargo, los usuarios tienen la opción de configuración para filtrar las sugerencias y bloquear sugerencias de códigos públicos idénticos. El orador también habla sobre el marco espacial que habla sobre la productividad del desarrollador, y han encuestado a alrededor de 2000 personas que dijeron que eran más rápidos con tareas repetitivas usando CoPilot. También discutieron las métricas de eficiencia y flujo de productividad, satisfacción y bienestar de los desarrolladores. Finalmente, demuestran cómo usar CoPilot en una aplicación nueva.

  • 00:15:00 En esta sección, el usuario demuestra cómo usar GitHub CoPilot para escribir código para un sitio web rápido usando el marco Express. La herramienta puede hacer sugerencias basadas en los comandos dados por el usuario y puede comprender el contexto de la aplicación. El usuario también puede generar código línea por línea o mediante el uso de funciones, y CoPilot propondrá formas de consumir la función. Además, el usuario muestra cómo CoPilot puede entender el contexto de diferentes aplicaciones y sugerir datos basados en el nombre del proyecto. En general, CoPilot hace que sea más fácil y rápido para los desarrolladores escribir código mientras aprenden de sus patrones de codificación.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador habla sobre su experiencia usando GitHub Copilot para generar código rápidamente en su proyecto personal. Demuestran cómo Copilot puede comprender su código y generar sugerencias basadas en el contexto de su proyecto. Muestran cómo Copilot genera bloques de datos para imprimir en función de su conjunto de datos e incluso adivina los códigos que coinciden con su próximo paso. El orador señala que Copilot puede mejorar la productividad del desarrollador al interactuar con las herramientas y el desarrollador en el contexto del proyecto.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador brinda ejemplos de cómo GitHub CoPilot puede mejorar la productividad en varios casos de uso. Un ejemplo es cuando se crean interfaces de usuario, ya que CoPilot sugiere sugerencias en línea y automatiza tareas repetitivas. Otro caso de uso es probar y generar datos o esquemas, ya que CoPilot puede generar grandes cantidades de código rápidamente y mejorar la cobertura del código. Además, el orador muestra cómo se puede usar CoPilot para corregir errores y mejorar la calidad del código mediante sugerencias sensibles al contexto. Aunque CoPilot todavía es un complemento experimental, tiene el potencial de mejorar en gran medida la productividad y la eficiencia en el desarrollo de software.

  • 00:30:00 En esta sección del video, los oradores analizan la importancia de mantener prácticas de codificación seguras al usar GitHub CoPilot, enfatizando que CoPilot está ahí para ayudar con la codificación, no para reemplazar al desarrollador. Señalan que si un desarrollador está escribiendo código inseguro, CoPilot puede generar inadvertidamente más código inseguro. Para evitar este problema, CoPilot ha agregado filtros para evitar sugerencias de inyecciones de SQL sin el contexto adecuado. Además, los desarrolladores son responsables de revisar y probar su código en busca de vulnerabilidades de seguridad. También mencionan cómo CoPilot se adapta a las diferentes versiones y marcos de la biblioteca mediante la actualización de sus conjuntos de datos de capacitación, pero tenga en cuenta que es posible que no siempre sugiera cambios basados en nuevas prácticas si no hay suficientes datos disponibles.

  • 00:35:00 En esta sección, el video analiza la seguridad y la confiabilidad de las sugerencias de GitHub CoPilot, además de cómo garantizar la calidad del código. La IA de GitHub CoPilot genera código basado en información dentro de la base de datos de GitHub, sin copiar código de ningún otro lugar. Los desarrolladores son responsables de probar y garantizar la seguridad del código generado por CoPilot. Además, el video explica cómo se mantiene el control de calidad mediante la votación y clasificación de recursos como Stack Overflow. Finalmente, el video aborda las preocupaciones sobre la capacidad de CoPilot para mantener el contexto durante conversaciones prolongadas, que actualmente está limitada a entre dos y cuatro mil tokens.

  • 00:40:00 En esta sección del video, los oradores analizan las limitaciones técnicas de GitHub CoPilot y cómo reenvía datos para cada consulta. También hablan sobre la función de contexto en evolución que ayuda a realizar un seguimiento de dónde está escribiendo el usuario. Responden a la pregunta de un usuario sobre si CoPilot se puede usar para realizar cambios masivos en el código y encontrar problemas existentes. Mencionan varias características próximas, incluido un chat en su IDE y una revisión completa asistida por IA. También analizan el recién anunciado GitHub Copilot for Teams.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador menciona que hay muchas funciones disponibles en GitHub Copilot para pruebas y manejo de errores. La vista previa técnica que comenzó en noviembre de 2021 tuvo un millón de usuarios. El orador también dice que usar el código generado por Copilot puede ser una herramienta de aprendizaje porque los desarrolladores pueden verificar si están usando el código y los marcos correctamente y si están escribiendo el código de la manera correcta. El ponente recomienda probar Copilot durante 60 días y ajustar el estilo de codificación de acuerdo con las sugerencias proporcionadas. Además, el orador recomienda hacer una búsqueda en Google del flujo de trabajo de desbordamiento de pila para tratar de comprender qué está haciendo el código y agregar información básica de registro y depuración para solucionar problemas.

  • 00:50:00 En esta sección, los oradores discuten cómo se puede usar GitHub CoPilot para ayudar con las revisiones de relaciones públicas al proporcionar contexto de la lógica comercial involucrada. Brindan un ejemplo de cómo crear una nueva tabla e insertar datos usando SQL, y muestran cómo CoPilot puede usar el contexto de una empresa para generar sugerencias para revisiones de código. También abordan la importancia de la sintaxis y el estilo al comparar el código con el resto del código base. Los oradores mencionan que aunque CoPilot no siempre conozca el esquema de una base de datos, puede ser útil en muchos casos.

  • 00:55:00 En esta sección, el orador explica cómo se puede usar GitHub CoPilot como asistente o programador en pareja al desarrollar código. Puede brindar asistencia al sugerir el siguiente bloque de código que debe escribirse en función del contexto del proyecto. Si bien es posible que no pueda comprender completamente la lógica comercial y los requisitos detrás de un proyecto, aún puede proporcionar sugerencias útiles. El orador también menciona otras herramientas y extensiones con las que los usuarios pueden experimentar para probar nuevas funciones y proporcionar comentarios.

  • 01:00:00 En esta sección, el ponente pregunta qué tan escalable es el modelo de reentrenamiento de GitHub Copilot. Explican que no es un proceso fácil volver a entrenar al modelo y que no tienen un ritmo fijo para hacerlo. El modelo se actualiza con datos de entrenamiento más actualizados, así como con incrementos más pequeños de actualizaciones para adaptarse a las nuevas versiones de los marcos. El orador comparte otro caso de uso relacionado con la creación de una nueva característica muy rápidamente usando Copilot para generar sugerencias de código. Crearon una función simple para guardar una imagen como captura de pantalla en unos minutos, que validaron como punto de partida para crear una nueva función.

  • 01:05:00 En esta sección, el orador comparte su experiencia al usar GitHub Copilot con los servicios cognitivos de Azure, específicamente la herramienta de reconocimiento de formularios, para extraer texto de una imagen. Pudieron usar Copilot para escribir el código de la API y probar su funcionalidad. El orador también comparte un ejemplo del uso de Copilot para facilitar la programación en C++ de bajo nivel. Si bien Copilot no resolvió su problema directamente, brindó sugerencias útiles y empujones en la dirección correcta. En general, el orador elogia a Copilot por su utilidad para ayudar a los desarrolladores a aprender nuevas tecnologías y experimentar con las API para extraer datos útiles.

  • 01:10:00 En esta sección, el orador aborda algunas preguntas comunes sobre el uso de GitHub CoPilot. Explican que la herramienta aprende de lo que el usuario está codificando actualmente y solo tiene contexto dentro del espacio de trabajo o proyecto actual. Incluso si el usuario cambia de proyecto, CoPilot no tendrá contexto para el nuevo proyecto hasta que comience a codificarlo. El orador también señala que la exclusión voluntaria de la telemetría solo evitará que los datos de sugerencias se envíen al servidor para su uso posterior, pero no afectará el contexto local. Para los usuarios empresariales, se puede acceder a CoPilot a través de un equipo/grupo en GitHub, y el acceso al servicio se puede administrar en el nivel superior con diferentes políticas para bloquear o descargar funciones. Finalmente, el orador ofrece algo de tiempo para una mayor discusión y agradece a los asistentes por unirse.
 

Copiloto de GitHub: primer vistazo



Copiloto de GitHub: primer vistazo

GitHub Copilot es una extensión de Chrome que ayuda a los desarrolladores a administrar sus listas de tareas, sincronizar los cambios en la nube y brindar comentarios en vivo sobre el progreso. El video presenta GitHub Copilot, una nueva función en GitHub que automatiza las tareas comunes para los desarrolladores. La función se basa en React, un lenguaje de programación popular. El video muestra cómo crear una fila en la tabla de contenido, crear una fila de índice y enviar el índice html al público. El video también muestra cómo cambiar el contenido de la tabla de contenido y cómo crear un componente de reacción para controlar el estado.

  • 00:00:00 GitHub Copilot es un sistema de IA basado en códice que ayuda a los desarrolladores al sugerir soluciones para fragmentos de código. Está disponible como prueba gratuita y se puede utilizar para crear funciones y datos.

  • 00:05:00 En este video, se presenta y demuestra GitHub Copilot. El programa permite a los usuarios crear matrices, objetos y funciones, y ordenar y filtrar datos. Luego, el video muestra cómo usar una API de terceros con GitHub Copilot.

  • 00:10:00 GitHub Copilot es una extensión de Chrome que ayuda a los desarrolladores a administrar sus listas de tareas, sincronizar los cambios en la nube y brindar comentarios en vivo sobre el progreso.

  • 00:15:00 El video presenta GitHub Copilot, una nueva función en GitHub que automatiza tareas comunes para desarrolladores. La función se basa en React, un lenguaje de programación popular. El video muestra cómo crear una fila en la tabla de contenido, crear una fila de índice y enviar el índice html al público. El video también muestra cómo cambiar el contenido de la tabla de contenido y cómo crear un componente de reacción para controlar el estado.
 

GitHub Copilot X probado con escenarios REALES



GitHub Copilot X probado con escenarios REALES

El video de YouTube analiza el potencial de Copilot X, una herramienta que puede cambiar fundamentalmente la forma en que se escribe el software al ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones desde cero, comprender el código existente y refactorizar el código. El video demuestra cómo Copilot Chat puede ayudar a navegar y comprender el código y explicar la sintaxis y la gramática de los lenguajes de programación. Sin embargo, las indicaciones de la herramienta no siempre son lo suficientemente precisas y se necesita más contexto para comprender completamente algunas bases de código. A pesar de esto, la herramienta se muestra prometedora al ayudar a refactorizar y modificar el código existente. En general, el orador está impresionado con la precisión y la utilidad de Copilot para navegar y comprender el código y cree que cambiará la forma en que se escribe el software.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador analiza Copilot X, una nueva versión de Copilot que ha llamado mucho la atención debido a su potencial para cambiar fundamentalmente la forma en que se escribe el software. Explican que demostrarán las capacidades de Copilot X al probar su capacidad para ayudar a crear una aplicación desde cero, comprender el código existente y refactorizar el código. El orador procede a intentar crear una extensión CLI de GitHub usando Go, confiando en Copilot Chat para guiarlo a través del proceso. Copilot Chat proporciona indicaciones y sugerencias útiles, guiando al orador a usar paquetes preexistentes para construir la extensión, en lugar de comenzar desde cero. El orador está impresionado con las capacidades de Copilot X y señala que tiene el potencial de introducir un cambio de paradigma en la industria.

  • 00:05:00 En esta sección, un desarrollador de software usa una herramienta llamada Copilot para intentar construir un paquete Go. Sin embargo, la herramienta sugiere instalar paquetes de autores desconocidos, lo que podría ser un vector de ataque si es aprovechado por actores malintencionados. El desarrollador intenta usar el chat de Copilot para aclarar lo que está pasando, pero las indicaciones no son lo suficientemente precisas. Esta es una clara evidencia de que este tipo de herramientas no están listas para reemplazar a los desarrolladores por completo, pero pueden ser útiles para comenzar a construir algo. El desarrollador se da cuenta de que hay mejores formas de aprovechar la API de GitHub con CLI que tienen paquetes publicados, que manejan la paginación, los límites de velocidad de la API y la tabulación.

  • 00:10:00 En esta sección, el video de YouTube analiza un experimento para usar Copilot X para comprender un código base existente del que no tienen ningún conocimiento previo. Usan un repositorio de algoritmos de código abierto de Twitter para ver si Copilot puede ayudarlos a entender el código base. Si bien el YouTuber no confía en que Copilot pueda analizar la estructura de carpetas, le piden que describa qué está haciendo el código. Copilot responde definiendo un objeto llamado configuración de alerta de mezcla casera con algunos objetos anidados y un método, pero el YouTuber señala que necesitan más contexto. Luego le hacen a Copilot preguntas más específicas sobre la clase y el método y aprenden cosas nuevas sobre el lenguaje Scala. Sin embargo, concluyen que Copilot necesita más contexto y, a veces, solo leer el código es más útil.

  • 00:15:00 En esta sección, la transcripción analiza el potencial de Copilot Chat, que puede explicar la sintaxis y la gramática de los lenguajes de programación y ofrecer comentarios valiosos sobre elementos personalizados dentro de una base de código. La transcripción destaca la utilidad de Copilot Chat para los programadores principiantes o aquellos que no están familiarizados con un lenguaje en particular, ya que puede distinguir entre las funciones del lenguaje y los elementos personalizados, lo que ofrece una comprensión más clara del código. El video también demuestra cómo Copilot Chat puede ayudar a comprender el archivo Léame de un proyecto al resumir conceptos clave e identificar secciones de código relevantes, lo que lo convierte en una poderosa herramienta de navegación.

  • 00:20:00 En esta sección del video, el orador analiza el uso de Copilot para navegar y refactorizar una base de código existente. Demuestran cómo Copilot puede ayudar a comprender un código base existente al explicar el código en un lenguaje sencillo. También mencionan el potencial de Copilot para ayudar con la refactorización del código, pero advierten que existe una curva de aprendizaje para usar la herramienta de manera efectiva. Luego proceden a usar Copilot para refactorizar una pequeña utilidad escrita en node.js que busca a través de un repositorio de GitHub en la terminal. En general, el orador está impresionado con la precisión y la utilidad de Copilot para navegar y comprender el código.

  • 00:25:00 En esta sección del video, el orador demuestra cómo refactorizar el código existente para dejar de usar Axios y usar Fetch en su lugar. También presenta async/await y Node Fetch, y explica que Fetch está disponible de forma nativa para los navegadores web modernos, pero no para Node.js. Continúa explicando que actualizar el tiempo de ejecución de Node junto con algunos ajustes a las llamadas a funciones hará que el código funcione sin problemas. El orador expresa entusiasmo por GitHub Copilot y cree que cambiará la forma en que escribimos software.

 

GitHub Copilot para R - Primeras impresiones



GitHub Copilot para R - Primeras impresiones

El video muestra la experiencia de un usuario aprendiendo y usando GitHub Copilot, un programador de pares impulsado por IA diseñado para sugerir código y escribir funciones en tiempo real. El usuario intenta habilitar la programación de Copilot para R en Visual Studio Code y explora la posibilidad de usarlo para ahorrar tiempo en las tareas de la interfaz de usuario. También analizan su experiencia en la resolución de problemas con Copilot y la posible disponibilidad y costo de usar Copilot en RStudio. En general, el usuario expresa un cauto optimismo sobre el potencial de Copilot para ayudar con las tareas de programación de R e invita a los espectadores a compartir sus experiencias y recomendaciones.

  • 00:00:00 En esta sección, el YouTuber prueba un nuevo formato de creación de un video en el que aprende algo nuevo mientras graba, en lugar de escribir mucho y planificar todo de antemano. Específicamente, quiere aprender sobre GitHub Copilot, un programador de pares de IA que usa el modelo de códice abierto de IA para sugerir código y escribir funciones completas para usted en tiempo real. Se registra para la prueba gratuita de 60 días y proporciona sus preferencias, como permitir sugerencias que coincidan con el código público y fragmentos de código para ayudar a mejorar el modelo de GitHub Copilot. Desafortunadamente, GitHub Copilot no es compatible con RStudio, por lo que YouTuber decide usar Visual Studio Code en su lugar. El video muestra cómo un usuario puede registrarse en GitHub Copilot y cómo configurarlo en VS Code.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador analiza su experiencia con el uso de GitHub Copilot para la programación R en VS Code. Recorren el proceso de agregar las extensiones necesarias y habilitar Copilot para R. Después de encontrar algunas dificultades iniciales para completar las sugerencias, intentan generar sugerencias de código basadas en comentarios y reciben con éxito una sugerencia de Copilot. En general, el orador parece cautelosamente optimista sobre el potencial de Copilot para ayudar con las tareas de programación de R en el futuro.

  • 00:10:00 En esta sección, el usuario prueba las capacidades de GitHub Copilot para crear un script R. Descubren que funciona mejor para tareas tediosas, como crear el lado de la interfaz de usuario de una aplicación Shiny. El usuario está particularmente impresionado por la capacidad de Copilot para crear rápidamente la interfaz de usuario y los componentes lógicos del servidor de una aplicación Shiny simple. Aunque no estoy completamente seguro de si el código VS podría iniciar una aplicación Shiny, pudieron ejecutar toda la aplicación. También exploran la posibilidad de usar Copilot para ahorrar tiempo en tareas de interfaz de usuario para que puedan concentrarse en los aspectos más complejos de su trabajo.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador describe su experiencia de solución de problemas al usar GitHub Copilot para R. Inicialmente enfrentan problemas al ejecutar su código y sospechan que necesitan una herramienta R para Visual Studio. Sin embargo, eventualmente se dan cuenta de que necesitan usar la función "ejecutar aplicación". El orador está impresionado con la funcionalidad de GitHub Copilot y aprecia su capacidad para sugerir código directamente en su IDE. Expresan interés en integrarlo en RStudio, pero una discusión sobre un problema de GitHub sugiere que existen debates filosóficos sobre si esta integración debería ocurrir o no. El orador también se encuentra con un video que convierte scripts en funciones, lo que les parece un concepto similar a Copilot.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza la disponibilidad y el costo potencial de GitHub Copilot para R en RStudio. Señalan que, si bien Copilot no está disponible actualmente en RStudio, se podría usar una alternativa llamada GPT Studio para agregar la funcionalidad de chat GPT. El orador también señala que Copilot es asequible a $ 100 por año, mientras que GPT Studio utiliza un modelo de pago por uso basado en tokens. El orador reconoce que la decisión entre estas opciones puede depender de las preferencias personales y el uso previsto, e invita a los espectadores a compartir sus experiencias y recomendaciones.
 

David Smith - Copiloto de R



David Smith - Copiloto de R

David Smith analiza el uso de copiloto para R, un servicio proporcionado por GitHub que usa IA generativa para sugerir los siguientes pasos en la codificación al observar el contexto del código que se está desarrollando. Brinda una demostración de copilot y entra en detalles sobre cómo funciona, analiza sus limitaciones y también muestra los beneficios de usar modelos predictivos de IA para generar código complejo e incluso imágenes a partir de indicaciones de texto. También cubre otros temas, como cómo se entrenan estos modelos, cómo generan texto, imágenes y código, y cómo no son inteligentes pero pueden usarse para extraer información y crear contenido nuevo. Además, analiza las consideraciones de licencia y el uso de Co-Pilot para trabajos comerciales.

También analiza las limitaciones de Copilot para R, incluida su falta de evaluación activa de R e información sobre el entorno de R. Explica cómo modifica el contexto y avisa si recibe sugerencias incorrectas y aborda los problemas de privacidad relacionados con el uso de Copilot para el código propietario. Smith también brinda instrucciones sobre cómo configurar el código VS para usar Copilot y analiza las próximas funciones, incluidos los laboratorios de GitHub y una versión para las indicaciones de shell. La charla toca la historia de R y las innovaciones realizadas por sus usuarios. Las respuestas de Copilot no son creativas y son una amalgama de aquello en lo que se entrenó condicionado al aviso dado, por lo que es necesario considerarlo cuidadosamente para garantizar que se genere un código útil.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador da la bienvenida a todos a la reunión virtual de programación estadística abierta de febrero de 2023 en Nueva York y menciona que pasarán a un formato híbrido tan pronto como puedan encontrar oradores y lugares para albergarlos. El orador alienta a los asistentes a publicar ofertas de trabajo en el canal slack de NY hack R y habla sobre sus propias ofertas de trabajo para científicos de datos, ingenieros de datos y roles de ventas de tiempo parcial y tiempo completo. También hablan sobre la pizza que están comiendo y alientan a los asistentes a compartir de dónde obtienen la comida. Luego, el orador anuncia algunas de las próximas conferencias y ofrece un código de descuento para los asistentes, así como la posibilidad de regalar entradas gratuitas al final del evento.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador analiza las próximas conferencias, incluidas Data Council, D4con en Tampa, Mir, Arc y ODSC, y señala que intentan proporcionar códigos de descuento para estos eventos a sus suscriptores de correo electrónico. También piden ayuda para encontrar un lugar en la ciudad de Nueva York para organizar su Meetup y encontrar un orador para su Meetup de mayo. El orador alienta a los asistentes a unirse a su canal NY Hack R Slack para hacer preguntas sobre R, Python, Julia, SQL y otros temas y señala que el sitio web NY Hacker tiene 13 años de charlas y recursos disponibles para el aprendizaje.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador se presenta y habla sobre el uso de copilot para R. Explica que copilot es un servicio proporcionado por GitHub que usa IA generativa para sugerir los siguientes pasos en la codificación al observar el contexto de el código que se está desarrollando. El orador también proporciona una demostración de copiloto y entra en detalles sobre cómo funciona. Menciona que copilot se usa mejor en un entorno de editor y proporciona un vínculo para que los usuarios comiencen a usar copilot en el código de Visual Studio.

  • 00:15:00 En esta sección, David Smith codifica en vivo un análisis del conjunto de datos de las calabazas usando el copiloto de Github. Lee el conjunto de datos y usa el verso Tidy para preparar los datos. Copilot lo ayuda a sugerir el paquete de conserjería para limpiar los nombres de las columnas. Luego, David usa la función sample_n para mostrar filas aleatorias del conjunto de datos. Crea una tabla para mostrar el precio alto promedio por color de paquete y luego modela un análisis de varianza utilizando la función aov. Sin embargo, David señala que copilot puede ser no determinista, ya que a veces pasa la solución a Knitter para generar una tabla con un buen formato, pero a veces no lo hace.

  • 00:20:00 En esta sección, David Smith explica cómo funciona el copiloto utilizando modelos generativos de IA como GPT-3 y Codex. Estos modelos generan sugerencias de código a partir de solicitudes, que son las líneas de código anteriores en un script. Copilot usa un modelo de IA generativo de la misma manera para sugerir expresiones de código y funciones para el análisis estadístico en R. Estos modelos se construyen utilizando grandes cantidades de datos de entrenamiento, y GPT-3, por ejemplo, tiene varios miles de millones de parámetros y fue entrenado en literal zettabytes de datos. Estos modelos son herramientas poderosas que pueden generar código complejo e incluso imágenes a partir de indicaciones de texto.

  • 00:25:00 En esta sección, David Smith explica cómo los modelos generativos de IA, como las redes neuronales de OpenAI, pueden generar textos, imágenes y códigos. Estos modelos están entrenados en diferentes tipos de datos, como la literatura médica, lo que les permite generar contenido similar al humano. Si bien pueden extraer información y crear contenido nuevo, es importante tener en cuenta que no son inteligentes y no aprenden. Además, estos modelos no son fiables, ya que pueden alucinar hechos y dar diferentes respuestas a una misma indicación. Estos modelos solo hacen predicciones basadas en sus datos de entrenamiento y son esencialmente cajas negras que no contienen toda la información de su conjunto de entrenamiento.

  • 00:30:00 En esta sección, David Smith analiza la IA generativa y sus limitaciones, enfatizando que no entiende lenguaje, matemáticas, hechos, modales, emociones o ética. Sin embargo, señala que se puede utilizar la ingeniería rápida para mitigar algunos de estos inconvenientes. También menciona que Microsoft se ha asociado con OpenAI para que sus modelos, como GPT-3, estén disponibles dentro del servicio de Azure. Co-pilot, que utiliza el modelo OpenAI Codex y brinda sugerencias para el código en Visual Studio, es un ejemplo de esta colaboración.

  • 00:35:00 En esta sección, David Smith demuestra el uso de la IA generativa en acción y cómo interactuar con el servicio OpenAI mediante código. Muestra cómo configurar manualmente una interacción con la API y define la URL y la carga útil para enviar a la API. Además, comparte una función que encapsula el código y la verificación de errores. Demuestra cómo pedir una broma y señala algunos problemas potenciales con el modelo de IA debido a que es una caja negra y no se actualiza en tiempo real.

  • 00:40:00 En esta sección, David Smith demuestra cómo diferentes modelos de IA generan respuestas a las indicaciones. Usando ejemplos con Copilot para R y Codex, muestra que los modelos están congelados en el tiempo y no son deterministas, lo que significa que el mismo mensaje puede producir resultados diferentes. Cuando se le pide que escriba un limerick, la última versión de GPT-3 puede hacer un buen Limerick con rima, mientras que una versión anterior genera uno que ni siquiera rima. David también explica cómo se generan las indicaciones usando tokens, que son probabilidades de tokens potenciales que la IA podría generar, y el modelo elige entre las pocas probabilidades más altas de las cosas.

  • 00:45:00 En esta sección, David Smith explica cómo los modelos GPT usan los tokens para generar texto similar al humano y demuestra cómo generar una secuencia de tokens en R usando el servicio OpenAI. Menciona que los programas que utilizan modelos GPT ahorran tiempo, pensamiento dedicado y, en última instancia, permiten sesiones de codificación más satisfactorias. Smith también señala que, si bien GitHub Copilot no es gratuito, el servicio OpenAI sí lo es y ambos se pueden utilizar en Azure.

  • 00:50:00 En esta sección, David Smith respondió preguntas de los espectadores, incluso si Co-pilot podría usarse en otros editores además de los cuatro presentados en la charla (lamentablemente, no); si había intentado usar la tubería nativa en lugar de magrittr, a lo que admitió que no lo había hecho, pero especuló que cambiar sus hábitos ahora podría afectar la utilidad de Co-pilot; y con qué frecuencia se actualizó el modelo subyacente de Co-pilot para reflejar los desarrollos más recientes, lo que dijo que no era muy frecuente debido al tiempo y el dinero que se necesita, pero el ajuste fino era una posibilidad que se dejaba a los usuarios individuales donde las capas superiores del modelo se puede volver a entrenar con un nuevo Corpus de datos.

  • 00:55:00 En esta sección, David Smith analiza las consideraciones de licencia y el uso de Co-Pilot para trabajos comerciales. Destaca que el código generado por Co-Pilot es propiedad de la persona que lo generó. Si bien Co-Pilot puede ser útil para generar modelos de IA, los usuarios deben verificar el código generado y realizar pruebas de seguridad y corrección para garantizar que sea confiable. David también comparte su experiencia con el uso de Co-Pilot, encontrándolo bueno para mostrar modismos y funciones que no conocía, pero tiende a volver a los datos de entrenamiento cuando intenta crear funciones complicadas o únicas. Además, analiza la posibilidad de comparar el verso de Tidy y el código de la tabla de datos generado por Co-Pilot y solicita una solicitud de extracción para cualquier persona interesada.

  • 01:00:00 En esta sección, David Smith explica las limitaciones de Copilot para R. Señala que Copilot no realiza ninguna evaluación activa de R y no obtiene ninguna información sobre el entorno de R. Además, Copilot genera tokens en función de lo que ha hecho antes, lo que significa que podría generar una absoluta tontería. Si bien está haciendo todo lo posible para generar tokens, se debe tener cuidado para asegurarse de que el código generado sea realmente útil. Además, David explica que las respuestas de Copilot no son creativas y que en realidad es una amalgama de aquello en lo que ha sido entrenado condicionado al aviso dado.

  • 01:05:00 En esta sección, David Smith analiza cómo modifica el contexto y le pregunta si obtiene algo que no se parece a lo que escribe usando Copilot para R. También brinda información sobre las implicaciones de privacidad de usar Copilot para propietarios código. Si bien los fragmentos de código se envían al servidor de Copilot para generar avisos, se descartan inmediatamente después de la sesión. David señala que Microsoft es sensible a estas preocupaciones y ha diseñado Copilot con esto en mente. Además, David proporciona un enlace a las preguntas frecuentes de GitHub que abordan muchas de las preguntas sobre la finalización del código y la licencia de Copilot.

  • 01:10:00 En esta sección, David Smith analiza cómo se logró completar todo el código en su demostración utilizando Copilot en lugar del intelliSense tradicional. También proporciona su configuración de código VS para usar Copilot y R, incluidas instrucciones sobre cómo desactivar intelliSense y otras funciones innecesarias. Cuando se le preguntó cómo maneja Copilot tareas de codificación complejas como la depuración o la optimización, admite no tener experiencia en esa área, pero menciona la utilidad de Copilot para generar pruebas para procesos de depuración. También señala que la próxima generación de modelos que se están desarrollando para Copilot y GPT-3 se están entrenando sin contenido generado por IA para evitar bucles de retroalimentación problemáticos.

  • 01:15:00 En esta sección, el orador menciona algunas funciones nuevas que llegarán a Copilot, incluidos los laboratorios de GitHub, que permiten a los usuarios resaltar el código y recibir una descripción en inglés de lo que hace el código. Además, habrá una versión de Copilot para avisos de shell, que sugerirá código al escribir comandos. La discusión también toca brevemente los paquetes de tablas de datos y la historia del lenguaje R, que se derivó del lenguaje de programación S inventado en Bell Labs por John Chambers en 1974. En general, la charla se centró en la larga historia de R y las diversas contribuciones. e innovaciones realizadas por usuarios como el altavoz.
 

CS480/680 Introducción al aprendizaje automático - Primavera de 2019 - Universidad de Waterloo


CS480/680 Clase 1: Introducción al curso

Esta lección introduce el concepto de aprendizaje automático, que es un nuevo paradigma en informática en el que se puede enseñar a las computadoras a realizar tareas complejas sin tener que escribir instrucciones. Este video proporciona una breve historia del aprendizaje automático y presenta los tres componentes clave de un algoritmo de aprendizaje automático: datos, tareas y rendimiento.

  • 00:00:00 Esta conferencia presenta el concepto de aprendizaje automático, que es un nuevo paradigma en informática en el que se puede enseñar a las computadoras a realizar tareas complejas sin tener que escribir instrucciones.

  • 00:05:00 Este video proporciona una breve historia del aprendizaje automático y presenta los tres componentes clave de un algoritmo de aprendizaje automático: datos, tareas y rendimiento.

  • 00:10:00 Esta conferencia analiza los tres tipos principales de algoritmos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. El aprendizaje supervisado es cuando la computadora recibe un conjunto de datos que incluye tanto la entrada como la salida, mientras que el aprendizaje no supervisado es cuando la computadora recibe datos pero no recibe ninguna respuesta de antemano. El aprendizaje por refuerzo es un término medio, donde la computadora recibe retroalimentación que indica cómo
    así lo está haciendo, pero no tiene una respuesta establecida para cuál es la respuesta correcta.

  • 00:15:00 El video analiza el problema de reconocer dígitos escritos a mano como parte de un código postal y presenta una solución basada en la memorización. El enfoque sugerido es comparar un mapa de bits de consulta con los que ya están en la memoria y encontrar una coincidencia. Esta sería una instancia de memorización, pero sería susceptible de errores debido a la cantidad de mapas de bits posibles.

  • 00:20:00 El aprendizaje supervisado es una técnica utilizada para encontrar una función que se aproxime a una función conocida. Esto se hace entrenando un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de ejemplos y luego tratando de encontrar una función que se ajuste a los datos lo más cerca posible.

  • 00:25:00 Este video analiza las diferentes curvas que se pueden usar para representar datos y explica el "teorema de que no hay comida gratis". Muestra que no existe una curva perfecta que pueda usarse para representar datos, y que diferentes curvas pueden justificarse en función de las suposiciones de una persona.

  • 00:30:00 El aprendizaje automático es difícil pero poderoso porque nos permite aprender de los datos sin necesidad de especificar explícitamente las reglas que rigen esos datos. En el aprendizaje supervisado, usamos datos de un conjunto conocido de ejemplos para entrenar un modelo que luego se puede usar para hacer predicciones para nuevos datos. En el aprendizaje no supervisado, usamos datos sin especificar una regla que los gobierne. La generalización es un criterio clave para juzgar la eficacia de un algoritmo y se mide por su rendimiento con respecto a ejemplos no vistos.

  • 00:35:00 En este video, el autor presenta el concepto de aprendizaje automático, que es el proceso de entrenar una computadora para reconocer patrones en los datos. El aprendizaje no supervisado es una forma más difícil de aprendizaje automático, en la que la computadora no cuenta con etiquetas (la clase correcta para cada imagen). Los codificadores automáticos son un ejemplo de una técnica de aprendizaje automático que se puede utilizar para comprimir datos.

  • 00:40:00 Esta conferencia presenta el concepto de aprendizaje automático no supervisado, que se refiere a un tipo de aprendizaje automático donde los datos de entrenamiento no están etiquetados. Muestra cómo se puede diseñar una red neuronal para detectar automáticamente características en las imágenes y analiza cómo se puede usar para el reconocimiento facial y otras tareas.

  • 00:45:00 Esta conferencia cubre los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluida una discusión sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje por refuerzo y las diferencias entre estas tres formas de aprendizaje. También cubre la teoría detrás del aprendizaje por refuerzo y cómo se puede implementar en las computadoras.

  • 00:50:00 El video presenta el concepto de aprendizaje por refuerzo, que es un método de aprendizaje que se basa en la retroalimentación positiva y negativa para modificar el comportamiento. El programa AlphaGo de DeepMind pudo derrotar a un jugador humano superior utilizando este método, aprendiendo a jugar a un nivel que los humanos no pueden.

  • 00:55:00 Esta conferencia explica cómo se usa el aprendizaje por refuerzo para lograr mejores resultados que los humanos en algunos casos, como en el ajedrez. AlphaGo logró esto a través de una combinación de aprendizaje supervisado y de refuerzo. Mientras que la parte de aprendizaje supervisado fue necesaria para proporcionar una línea de base, el aprendizaje de refuerzo fue necesario para encontrar la mejor solución.

  • 01:00:00 Esta conferencia brinda una breve introducción al aprendizaje automático supervisado y no supervisado, con un enfoque en el juego Alphago. Explica que muchos vieron el movimiento como un buen movimiento en el momento en que se hizo, y señala que el aprendizaje por refuerzo podría ayudarnos a aprender a tomar mejores decisiones en el futuro.
 

CS480/680 Clase 2: K-vecinos más cercanos


CS480/680 Clase 2: K-vecinos más cercanos

Este video cubre los conceptos básicos del aprendizaje supervisado, incluidas las diferencias entre clasificación y regresión. También proporciona una breve introducción al aprendizaje automático y explica cómo funciona el algoritmo del vecino más cercano. Finalmente, analiza cómo evaluar un algoritmo mediante validación cruzada y cómo el ajuste inadecuado puede afectar el aprendizaje automático. Esta lección trata sobre cómo usar el algoritmo de k vecinos más cercanos para la regresión y la clasificación, así como también cómo ponderar a los vecinos en función de su distancia. La validación cruzada se usa para optimizar el hiperparámetro y el conjunto de datos completo se usa para entrenar el modelo.

  • 00:00:00 Esta lección cubre los conceptos básicos del aprendizaje supervisado, incluidas la inducción y la deducción, y la principal diferencia entre clasificación y regresión.

  • 00:05:00 En esta conferencia, el autor analiza las diferencias entre clasificación y regresión, y proporciona ejemplos de ambas. También proporciona una breve introducción al aprendizaje automático, destacando la importancia de la distinción entre estos dos tipos de aprendizaje.

  • 00:10:00 Los dos primeros ejemplos son problemas de clasificación y los dos siguientes son problemas de regresión.

  • 00:15:00 La conferencia analiza los diferentes tipos de reconocimiento de voz y continúa con el reconocimiento de dígitos. Se observa que esto suele ser un problema de clasificación, ya que no existe una buena forma de ordenar los valores discretos que representan palabras digitales.

  • 00:20:00 En esta lección, se discuten los cuatro ejemplos de problemas que se pueden resolver usando K-vecinos más cercanos. El primer ejemplo es un problema de clasificación, donde la entrada es una imagen de mapa de bits y la salida es una clasificación de dígitos. El segundo ejemplo es un problema de regresión, donde la entrada es un conjunto de características relacionadas con una casa y la salida es un valor en dólares. El tercer ejemplo es un clima
    problema de predicción, donde la entrada son datos de sensores e imágenes de satélite y la salida es una predicción de si lloverá o no. El cuarto ejemplo es un problema en el que la entrada es una pregunta sobre los hábitos de sueño de una persona y la salida es una predicción de si la persona dormirá bien o no.

  • 00:25:00 En esta conferencia, el profesor explica cómo funciona el aprendizaje automático y en qué se diferencia de la optimización pura. Continúa discutiendo cómo se puede usar el aprendizaje automático para resolver problemas como la clasificación y la regresión.

  • 00:30:00 Este video analiza el objetivo de la conferencia, que es encontrar una hipótesis que se generalice bien. El ejemplo dado es de tratar de encontrar una función que no sea parte de un espacio de polinomios de grados finitos.

  • 00:35:00 El orador analiza las dificultades de tratar de encontrar una función que prediga con precisión los datos cuando los datos son ruidosos. Esta dificultad se ve agravada por el hecho de que la mayoría de los datos son complejos e inexpresivos. Sugiere que, en la práctica, a menudo es necesario llegar a un compromiso entre la expresividad y la complejidad de un espacio de hipótesis.

  • 00:40:00 El clasificador de vecinos más cercano divide un espacio de datos en regiones según una medida de distancia y devuelve la etiqueta del punto más cercano en cada región. Esto nos permite entender más claramente qué está pasando con el clasificador vecino más cercano. Sin embargo, es inestable y puede ser engañado por el ruido en los datos.

  • 00:45:00 En esta lección, el disertante analiza el algoritmo del vecino más cercano K, que es una generalización simple del algoritmo del vecino más cercano. Luego muestra cómo el algoritmo divide un conjunto de datos en regiones según la clase más frecuente. Finalmente, demuestra cómo el aumento del número de vecinos más cercanos afecta la partición.

  • 00:50:00 Este video explica cómo evaluar un algoritmo en el aprendizaje automático mediante un procedimiento estándar llamado "validación cruzada". El procedimiento divide un conjunto de datos en dos partes, entrenamiento y prueba, y entrena en el conjunto de entrenamiento y prueba en el conjunto de prueba. La precisión del algoritmo se mide en el conjunto de prueba, y si la precisión disminuye a medida que aumenta el número de vecinos, se dice que el algoritmo está "sesgado".

  • 00:55:00 Este video analiza el fenómeno del ajuste insuficiente y sus efectos en el aprendizaje automático. Explica que el ajuste insuficiente ocurre cuando un algoritmo encuentra una hipótesis que es más baja que la precisión futura de otra hipótesis. Esto puede deberse a que el clasificador no es lo suficientemente expresivo, lo que significa que el espacio de hipótesis no es lo suficientemente expresivo.

  • 01:00:00 En este video, el autor explica cómo se puede determinar matemáticamente el ajuste excesivo y el ajuste insuficiente. El sobreajuste ocurre cuando un algoritmo encuentra los valores Eh de potencia más altos en los datos, mientras que el desajuste ocurre cuando la diferencia entre la precisión de entrenamiento y la precisión futura es menor que el valor máximo posible. Las pruebas en el conjunto de entrenamiento pueden ser engañosas, ya que no reflejan con precisión la cantidad de sobreajuste.

  • 01:05:00 En esta conferencia, el profesor analiza cómo elegir una clave para un algoritmo de aprendizaje automático y señala que es importante obedecer el principio de privilegio mínimo. También señala que es posible violar este principio al optimizar los hiperparámetros con respecto al conjunto de prueba, en el que ya no se puede confiar. Para protegerse contra esto, sugiere dividir los datos en tres conjuntos y entrenar en cada conjunto por turno.

  • 01:10:00 En esta lección, el disertante analiza el concepto de "k-vecinos más cercanos" y cómo seleccionar el mejor K para un problema determinado. También analiza el uso de la validación cruzada para garantizar que los datos utilizados para el entrenamiento y la validación sean lo más representativos posible.

  • 01:15:00 En este video, el instructor demuestra el uso de la validación cruzada cuádruple para validar y entrenar un modelo.

  • 01:20:00 Esta lección analiza los pasos necesarios para optimizar un hiperparámetro utilizando K-vecino más cercano (KNN) con validación cruzada. El hiperparámetro se evalúa utilizando un subconjunto de datos y se devuelve una hipótesis si el mejor KNN logra la precisión deseada. Finalmente, todo el conjunto de datos se utiliza para entrenar el hiperparámetro.

  • 01:25:00 En esta lección, el instructor explica cómo usar K vecinos más cercanos para regresión y clasificación. También analiza cómo ponderar a los vecinos más cercanos en función de su distancia.
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