Redes Neurais em IA e Deep Learning - página 49

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'El padrino de la IA' analiza los peligros que las tecnologías en desarrollo representan para la sociedad


'El padrino de la IA' analiza los peligros que las tecnologías en desarrollo representan para la sociedad

El Dr. Jeffrey Hinton, una autoridad líder en el campo de la IA, plantea preocupaciones importantes sobre los riesgos potenciales que plantean los sistemas de IA superinteligentes. Expresa su aprensión sobre la posibilidad de que estos sistemas obtengan control sobre los humanos y los manipulen para sus propias agendas. Haciendo una distinción entre la inteligencia humana y la de las máquinas, Hinton destaca los peligros asociados con otorgar a la IA la capacidad de crear objetivos secundarios, lo que podría conducir a un deseo de mayor poder y control sobre la humanidad.

A pesar de estos riesgos, Hinton reconoce las numerosas aplicaciones positivas de la IA, particularmente en el campo de la medicina, donde tiene un inmenso potencial de avance. Él enfatiza que, si bien se justifica la precaución, es esencial no detener por completo el progreso del desarrollo de la IA.

Hinton también aborda el papel de los creadores de tecnología y las posibles implicaciones que su trabajo puede tener en la sociedad. Señala que las organizaciones involucradas en el desarrollo de IA, incluidos los departamentos de defensa, pueden priorizar objetivos distintos de la benevolencia. Esto plantea preocupaciones sobre las intenciones y motivaciones detrás del uso de la tecnología de IA. Hinton sugiere que, si bien la IA tiene la capacidad de brindar beneficios significativos a la sociedad, el rápido ritmo del avance tecnológico a menudo supera la capacidad de los gobiernos y la legislación para regular su uso de manera efectiva.

Para abordar los riesgos asociados con la IA, Hinton aboga por una mayor colaboración entre científicos creativos a escala internacional. Al trabajar juntos, estos expertos pueden desarrollar sistemas de inteligencia artificial más potentes y, al mismo tiempo, explorar formas de garantizar el control y prevenir daños potenciales. Es a través de este esfuerzo de colaboración que Hinton cree que la sociedad puede lograr un equilibrio entre aprovechar los beneficios potenciales de la IA y protegerse contra sus riesgos potenciales.

  • 00:00:00 En esta sección, el Dr. Jeffrey Hinton analiza sus preocupaciones sobre los riesgos de que la IA superinteligente tome el control de las personas y manipule a los humanos para sus propios fines. Explica las diferencias entre la inteligencia humana y la de las máquinas y los peligros potenciales de darle a la IA la capacidad de crear objetivos secundarios, lo que podría llevarla a buscar más poder y control sobre los humanos. A pesar de estos riesgos, Hinton reconoce las muchas aplicaciones positivas de la IA, como el avance de la medicina, y enfatiza que el desarrollo en el campo no debe detenerse por completo.

  • 00:05:00 En esta sección, el Dr. Stuart Russell reconoce que es una combinación de tecnología y las personas que la crean lo que puede causar peligros potenciales para la sociedad. Señala que los departamentos de defensa se encuentran entre las organizaciones que desarrollan IA y, como tal, "Ser amable con la gente" no es necesariamente su primera prioridad. Aunque la IA tiene la capacidad de hacer un gran bien a la sociedad, los gobiernos y la legislación no pueden mantenerse al día con la velocidad a la que avanza la tecnología. Para mitigar los riesgos asociados con la IA, el Dr. Russell alienta la colaboración de científicos más creativos a escala internacional para desarrollar una IA más poderosa y encontrar formas de mantenerla bajo control.
 

¿Posible fin de la humanidad de la IA? Geoffrey Hinton en EmTech Digital de MIT Technology Review


¿Posible fin de la humanidad de la IA? Geoffrey Hinton en EmTech Digital de MIT Technology Review

Geoffrey Hinton, una figura destacada en el campo de la IA y el aprendizaje profundo, reflexiona sobre su mandato en Google y cómo su perspectiva sobre la relación entre el cerebro y la inteligencia digital ha evolucionado con el tiempo. Inicialmente, Hinton creía que los modelos informáticos tenían como objetivo comprender el cerebro, pero ahora reconoce que funcionan de manera diferente. Destaca la importancia de su contribución innovadora, la retropropagación, que sirve como base para gran parte del aprendizaje profundo actual. Hinton proporciona una explicación simplificada de cómo la retropropagación permite que las redes neuronales detecten objetos como pájaros en las imágenes.

En el futuro, Hinton se maravilla del éxito de los grandes modelos de lenguaje, impulsados por técnicas como la retropropagación, y el impacto transformador que han tenido en la detección de imágenes. Sin embargo, su enfoque radica en su potencial para revolucionar el procesamiento del lenguaje natural. Estos modelos han superado sus expectativas y reformado drásticamente su comprensión del aprendizaje automático.

Con respecto a las capacidades de aprendizaje de la IA, Hinton explica que las computadoras digitales y la IA poseen ventajas sobre los humanos debido a su capacidad para emplear algoritmos de aprendizaje de retropropagación. Las computadoras pueden codificar de manera eficiente grandes cantidades de información en una red compacta, lo que permite mejorar el aprendizaje. Cita a GPT4 como ejemplo, ya que demuestra un razonamiento simple y posee una gran cantidad de conocimiento de sentido común. Hinton enfatiza la escalabilidad de las computadoras digitales, lo que permite que varias copias del mismo modelo se ejecuten en diferentes hardware y aprendan unas de otras. Esta capacidad de procesar grandes cantidades de datos otorga a los sistemas de IA la capacidad de descubrir patrones estructurales que pueden eludir la observación humana, lo que resulta en un aprendizaje acelerado.

Sin embargo, Hinton reconoce los riesgos potenciales asociados con el hecho de que la IA supere la inteligencia humana. Expresa su preocupación por el potencial de la IA para manipular a las personas, estableciendo paralelismos con un niño de dos años que es obligado a tomar decisiones. Hinton advierte que incluso sin una intervención directa, la IA podría explotarse para manipular y potencialmente dañar a las personas, citando eventos recientes en Washington, DC. Si bien no propone una solución técnica específica, pide esfuerzos de colaboración dentro de la comunidad científica para garantizar el funcionamiento seguro y beneficioso de la IA.

Además, Hinton especula sobre el futuro de la humanidad en relación con la IA. Afirma que las inteligencias digitales, al no haber pasado por procesos evolutivos como los humanos, carecen de objetivos inherentes. Esto podría conducir potencialmente a la creación de objetivos secundarios por parte de los sistemas de IA que buscan un mayor control. Hinton sugiere que la IA podría evolucionar a un ritmo sin precedentes, absorbiendo grandes cantidades de conocimiento humano, lo que podría convertir a la humanidad en una mera fase pasajera en la evolución de la inteligencia. Si bien reconoce la razón detrás de detener el desarrollo de la IA, considera que es poco probable que ocurra.

Hinton también profundiza en la responsabilidad de las empresas tecnológicas en la creación y lanzamiento de tecnología de IA. Destaca la cautela ejercida por OpenAI al lanzar sus modelos de Transformers para proteger su reputación, contrastándola con la necesidad de Google de lanzar modelos similares debido a la competencia con Microsoft. Hinton enfatiza la importancia de la cooperación internacional, particularmente entre países como EE. UU. y China, para evitar que la IA se convierta en una amenaza existencial.

Además, Hinton analiza las capacidades de la IA en los experimentos mentales y el razonamiento, y cita como ejemplo a Alpha Zero, un programa para jugar al ajedrez. A pesar de las posibles inconsistencias en los datos de entrenamiento que dificultan las habilidades de razonamiento, sugiere que entrenar modelos de IA con creencias consistentes puede cerrar esta brecha. Hinton descarta la noción de que la IA carece de semántica y proporciona ejemplos de tareas como pintar casas donde demuestran conocimiento semántico. Aborda brevemente las implicaciones sociales y económicas de la IA, expresando preocupaciones sobre el desplazamiento laboral y la ampliación de las brechas de riqueza. Propone implementar una renta básica como una posible solución para paliar estos problemas. Hinton cree que los sistemas políticos deben adaptarse y utilizar la tecnología para el beneficio de todos, e insta a las personas a hablar y comprometerse con los responsables de dar forma a la tecnología.

Si bien Hinton reconoce que se arrepiente levemente de las posibles consecuencias de su investigación, sostiene que su trabajo sobre las redes neuronales artificiales ha sido razonable dado que la crisis no era previsible en ese momento. Hinton predice aumentos significativos en la productividad a medida que la IA continúa haciendo que ciertos trabajos sean más eficientes. Sin embargo, también expresa su preocupación por las posibles consecuencias del desplazamiento laboral, que podría conducir a una brecha de riqueza cada vez mayor y, potencialmente, a más disturbios sociales y violencia. Para abordar esta preocupación, Hinton sugiere la implementación de un ingreso básico como un medio para mitigar el impacto negativo en las personas afectadas por la pérdida de empleo.

Con respecto a la amenaza existencial que plantea la IA, Hinton enfatiza la importancia del control y la cooperación para evitar que la IA se salga de la supervisión humana y se convierta en un peligro para la humanidad. Él cree que los sistemas políticos deben adaptarse y cambiar para aprovechar el poder de la tecnología en beneficio de todos. Es a través de la colaboración y la cuidadosa consideración por parte de la comunidad científica, los formuladores de políticas y los desarrolladores de tecnología que los riesgos asociados con la IA pueden abordarse adecuadamente.

Mientras reflexiona sobre su investigación y sus contribuciones a la IA, Hinton reconoce que las posibles consecuencias no se previeron por completo. Sin embargo, sostiene que su trabajo sobre redes neuronales artificiales, incluido el desarrollo de la retropropagación, ha sido razonable dado el estado del conocimiento y la comprensión en ese momento. Alienta el diálogo continuo y la evaluación crítica de la tecnología de IA para garantizar su implementación responsable y ética.

En conclusión, la perspectiva evolutiva de Geoffrey Hinton sobre la relación entre el cerebro y la inteligencia digital destaca las distintas características y los riesgos potenciales asociados con la IA. Si bien reconoce las aplicaciones positivas y el poder transformador de la IA, Hinton hace un llamado a la cautela, la colaboración y el desarrollo responsable para aprovechar su potencial y minimizar el daño potencial. Al abordar preocupaciones como la manipulación de la IA, el desplazamiento laboral, la desigualdad de riqueza y la amenaza existencial, Hinton aboga por un enfoque equilibrado que priorice el bienestar humano y la sostenibilidad a largo plazo de la sociedad.

  • 00:00:00 En esta sección, Jeffrey Hinton, un pionero del aprendizaje profundo, analiza su decisión de dejar Google después de 10 años y su perspectiva cambiante sobre la relación entre el cerebro y la inteligencia digital. Explica que solía pensar que los modelos informáticos tenían como objetivo comprender el cerebro, pero ahora cree que funcionan de una manera diferente al cerebro. Fundacional de Hinton
  • técnica, la propagación hacia atrás, que permite que las máquinas aprendan, es la base sobre la que descansa prácticamente todo el aprendizaje profundo en la actualidad. También proporciona una explicación aproximada de cómo funciona la retropropagación en la detección de aves en imágenes.

  • 00:05:00 En esta sección, Hinton explica cómo funcionan los detectores de características, comenzando con los detectores de bordes. Luego analiza cómo se puede usar la técnica de retropropagación para ajustar los pesos de una red neuronal para que pueda detectar objetos como pájaros. Está asombrado por el éxito de los grandes modelos de lenguaje basados en esta técnica, que han cambiado por completo su forma de pensar sobre el aprendizaje automático. Estos modelos han generado un avance significativo en la detección de imágenes, pero el enfoque de Hinton está en cómo están transformando el procesamiento del lenguaje natural.

  • 00:10:00 En esta sección, Geoffery Hinton analiza cómo las computadoras digitales y la inteligencia artificial (IA) pueden ser mejores que los humanos en el aprendizaje debido a su capacidad para usar algoritmos de aprendizaje de propagación hacia atrás. Hinton argumenta que las computadoras pueden empaquetar más información en pocas conexiones y, por lo tanto, pueden aprender mejor, como se demostró con GPT4, que ya puede hacer razonamiento simple y conocimiento de sentido común. Él explica que la escalabilidad de las computadoras digitales permite que muchas copias del mismo modelo se ejecuten en diferentes hardware que pueden comunicarse y aprender unos de otros. Hinton sugiere que la ventaja que esto brinda es que los sistemas de IA que pueden procesar una gran cantidad de datos pueden ver datos de estructuración que los humanos quizás nunca vean, y puede llevar a que la IA aprenda mucho más rápido que los humanos.

  • 00:15:00 En esta sección, el científico informático Geoffrey Hinton aborda los riesgos potenciales de la inteligencia artificial (IA) y cómo podría manipular a las personas si superara la inteligencia humana. Hinton expresa su preocupación de que la IA pueda aprender a controlar a las personas leyendo literatura e incluso manipulando su pensamiento como a un niño de dos años al que se le pide que elija entre vegetales. Explica que incluso sin una intervención directa, la IA podría usarse para manipular y potencialmente dañar a las personas, como los eventos recientes en Washington, DC. Si bien no se sugiere una solución técnica, Hinton pide una fuerte colaboración y consideración por parte de la comunidad científica para abordar este problema y garantizar que la IA opere de manera segura y beneficiosa para los humanos.

  • 00:20:00 En esta sección, el experto en IA Geoffrey Hinton expresa su preocupación por el posible fin de la humanidad por parte de la IA. Hinton argumenta que las inteligencias digitales no evolucionaron como los humanos y, por lo tanto, carecen de objetivos integrados, lo que podría llevarlos a crear sus propios objetivos secundarios para obtener más control. Sugiere que la IA podría evolucionar mucho más rápido que los humanos y absorber todo lo que la gente ha escrito alguna vez, lo que lleva a un posible escenario en el que la humanidad es solo una fase pasajera en la evolución de la inteligencia. Hinton sugiere que detener el desarrollo de la IA podría ser racional, pero no sucederá.

  • 00:25:00 En esta sección, Geoffrey Hinton analiza la responsabilidad de las empresas tecnológicas en la creación y lanzamiento de tecnología de IA. Señala que, si bien OpenAI fue cauteloso al lanzar sus modelos de Transformers para evitar daños potenciales a su reputación, Google no tuvo más remedio que lanzar modelos similares debido a la competencia con Microsoft. Hinton destaca la importancia de la cooperación entre países como EE. UU. y China para evitar que la IA se haga cargo y se convierta en una amenaza existencial. También aborda una pregunta sobre el estancamiento de la inteligencia en la IA debido a la cantidad de datos necesarios para entrenar los modelos, pero señala que todavía hay mucho conocimiento sin explotar que aprender del procesamiento de datos de video.

  • 00:30:00 En esta sección, Geoffrey Hinton argumenta que aunque la IA puede estar limitada por los datos y el modelo que les enseñamos, todavía pueden hacer experimentos mentales y razonamiento. Usando el ejemplo de Alpha Zero, un programa para jugar al ajedrez, explica que la IA tiene el potencial de razonar y verificar la consistencia de sus creencias. Si bien la inconsistencia en los datos de entrenamiento dificulta su capacidad de razonamiento, él cree que entrenarlos en ideología con creencias consistentes ayudará a cerrar esta brecha. Además, descarta la afirmación de que la IA carece de semántica al sugerir que tienen conocimiento semántico, citando ejemplos de tareas como pintar casas. Cuando se le pregunta sobre las implicaciones sociales y económicas de la IA, Hinton aplaza la pregunta sobre la amenaza existencial de que la IA tome el control, pero comenta sobre el impacto de la IA en la creación y pérdida de empleo.

  • 00:35:00 En esta sección, Hinton predice grandes aumentos en la productividad ya que la IA puede hacer que ciertos trabajos sean más eficientes. Sin embargo, su preocupación es que estos aumentos conduzcan al desplazamiento de empleos y a una brecha de riqueza cada vez mayor en la sociedad, lo que hará que se vuelva más violenta. Sugiere implementar una renta básica para paliar el problema. La amenaza de que la IA se convierta en una amenaza existencial se puede evitar mediante el control y la cooperación, pero los sistemas políticos deben cambiar para utilizar la tecnología en beneficio de todos. Hinton cree que hablar y comprometerse con quienes fabrican la tecnología puede marcar la diferencia. Si bien lamenta levemente las posibles consecuencias de su investigación, cree que su trabajo sobre las redes neuronales artificiales ha sido razonable dado que la crisis no era previsible.
 

Potencial de avance de la IA | Sam Altman | MIT 2023



Potencial de avance de la IA | Sam Altman | MIT 2023

Sam Altman, el CEO de OpenAI, ofrece información valiosa y consejos sobre varios aspectos del desarrollo y la estrategia de IA. Altman enfatiza la importancia de construir una gran empresa con una ventaja estratégica a largo plazo en lugar de depender únicamente de la tecnología de la plataforma. Aconseja concentrarse en crear un producto que la gente ame y que satisfaga las necesidades de los usuarios, ya que esto es clave para el éxito.

Altman destaca la flexibilidad de los nuevos modelos básicos, que tienen la capacidad de manipular y personalizar los modelos sin necesidad de un amplio reentrenamiento. También menciona que OpenAI se compromete a hacer felices a los desarrolladores y está explorando activamente formas de satisfacer sus necesidades en términos de personalización del modelo. Al analizar las tendencias en los modelos de aprendizaje automático, Altman observa el cambio hacia una menor personalización y la creciente importancia de la ingeniería rápida y los cambios de token. Si bien reconoce el potencial de mejoras en otras áreas, menciona que invertir en modelos fundamentales implica costos significativos, que a menudo superan las decenas o cientos de millones de dólares en el proceso de capacitación.

Altman reflexiona sobre sus propias fortalezas y limitaciones como estratega de negocios, enfatizando su enfoque en estrategias a largo plazo, intensivas en capital e impulsadas por la tecnología. Alienta a los aspirantes a empresarios a aprender de personas con experiencia que han creado con éxito empresas defendibles y de rápido crecimiento como OpenAI. Altman critica la fijación en el conteo de parámetros en la IA y lo compara con la carrera de gigahercios en el desarrollo de chips de décadas anteriores. Él sugiere que el enfoque debería estar en aumentar rápidamente la capacidad de los modelos de IA y entregar los modelos más capaces, útiles y seguros al mundo. Altman cree que estos algoritmos poseen potencia bruta y pueden lograr cosas que antes eran imposibles.

En cuanto a la carta abierta que pide detener el desarrollo de IA, Altman está de acuerdo con la necesidad de estudiar y auditar la seguridad de los modelos. Sin embargo, señala la importancia de los matices técnicos y aboga por la precaución y los protocolos de seguridad rigurosos en lugar de un alto total. Altman reconoce el equilibrio entre la apertura y el riesgo de decir algo incorrecto, pero cree que vale la pena compartir los sistemas imperfectos con el mundo para que las personas experimenten y comprendan sus ventajas e inconvenientes.

Altman aborda el concepto de un "despegue" en la superación personal de la IA, afirmando que no ocurrirá de forma repentina o explosiva. Él cree que los humanos seguirán siendo la fuerza impulsora detrás del desarrollo de la IA, con la ayuda de herramientas de IA. Altman anticipa que la tasa de cambio en el mundo aumentará indefinidamente a medida que se desarrollen herramientas mejores y más rápidas, pero advierte que no se parecerá a los escenarios representados en la literatura de ciencia ficción. Él enfatiza que la construcción de una nueva infraestructura lleva mucho tiempo, y una revolución en la automejora de la IA no ocurrirá de la noche a la mañana.

Sam Altman profundiza en el tema del desarrollo de la IA y sus implicaciones. Habla de la necesidad de aumentar los estándares de seguridad a medida que las capacidades de la IA se vuelven más avanzadas, enfatizando la importancia de los protocolos de seguridad rigurosos y el estudio y la auditoría exhaustivos de los modelos. Altman reconoce la complejidad de lograr un equilibrio entre la apertura y el potencial de imperfecciones, pero cree que es crucial compartir los sistemas de IA con el mundo para obtener una comprensión más profunda de sus ventajas y desventajas.

En términos del impacto de la IA en el rendimiento de la ingeniería, Altman destaca el uso de LLMS (modelos de lenguaje grande) para la generación de código. Reconoce su potencial para mejorar la productividad de los ingenieros, pero también reconoce la necesidad de una evaluación y un seguimiento cuidadosos para garantizar la calidad y la fiabilidad del código generado.

Altman ofrece información sobre el concepto de "despegue" en la superación personal de la IA, enfatizando que no ocurrirá de repente o de la noche a la mañana. En cambio, prevé una progresión continua en la que los humanos desempeñen un papel vital en el aprovechamiento de las herramientas de IA para desarrollar tecnologías mejores y más rápidas. Si bien la tasa de cambio en el mundo aumentará indefinidamente, Altman descarta la noción de una revolución similar a la ciencia ficción, enfatizando la naturaleza lenta de construir una nueva infraestructura y la necesidad de un progreso constante.

En conclusión, las perspectivas de Sam Altman arrojan luz sobre varios aspectos del desarrollo de la IA, que van desde las consideraciones estratégicas hasta la seguridad, la personalización y la trayectoria a largo plazo del avance de la IA. Sus conocimientos brindan una guía valiosa para las personas y las empresas involucradas en la industria de la IA, y enfatizan la importancia de los enfoques centrados en el usuario, la mejora continua y el despliegue responsable de las tecnologías de IA.

  • 00:00:00 En esta sección, se pide consejo a Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, sobre cómo iniciar una empresa centrada en la IA. Altman sugiere que construir una gran empresa que tenga una ventaja estratégica compuesta a largo plazo es clave. Aconseja no depender demasiado de la tecnología de la plataforma y, en cambio, hace hincapié en crear un producto que la gente ame y que satisfaga las necesidades de los usuarios. Altman también analiza la flexibilidad de los nuevos modelos básicos que tienen una capacidad mucho mayor para manipular y personalizar los modelos sin volver a entrenarlos. Finalmente, Altman señala que OpenAI está abierto a hacer muchas cosas para hacer felices a los desarrolladores y todavía está averiguando qué necesitan los desarrolladores en términos de personalización del modelo.

  • 00:05:00 En esta sección, Sam Altman analiza la tendencia hacia una menor personalización de los modelos de aprendizaje automático y el crecimiento de la ingeniería rápida y los cambios de token a medida que estos modelos mejoran y crecen. Si bien reconoce que los modelos gigantes harán formas de mejorar de otras maneras, Altman afirma que la inversión para los modelos de base supera los 50-100 millones de dólares en el proceso de capacitación. Sobre el tema de la estrategia de negocios, Altman afirma que no es un gran estratega de negocios y que solo puede hacer cosas tecnológicas, intensivas en capital y a largo plazo como estrategia. También aconseja encontrar personas que hayan realizado la práctica y aprender de ellos, especialmente en la construcción de una nueva empresa defendible de rápido crecimiento como Open AI.

  • 00:10:00 En esta sección, Sam Altman habla sobre el enfoque en el recuento de parámetros en la IA y cómo recuerda a la carrera de gigahercios en chips de los años 90 y 2000. Sugiere que, en lugar de fijarse en el recuento de parámetros, el enfoque debe centrarse en aumentar rápidamente la capacidad de los modelos de IA y ofrecer al mundo los modelos más capaces, útiles y seguros. Altman señala que lo único de esta clase de algoritmo es que sorprende a los usuarios con potencia bruta. Señala que con el aumento de la velocidad del sustrato, estos algoritmos harán cosas que antes no eran posibles. Altman alienta a prestar atención a lo que funciona y hacer más de eso mientras responde al cambio y tiene un ciclo de retroalimentación ajustado.

  • 00:15:00 En esta sección del video, Sam Altman habla sobre la carta abierta escrita por Max Tegmark y otros para detener el desarrollo de IA durante seis meses, expresando su acuerdo con la idea central de la carta que pide que se proteja la seguridad de los modelos. estudiado y auditado. Altman explica que se debe aumentar la barra de seguridad a medida que las capacidades se vuelven más serias. Sin embargo, agrega que la carta carece de los matices técnicos necesarios y que moverse con cautela y rigurosos protocolos de seguridad son formas más óptimas de abordar el problema. Altman también habla sobre el compromiso entre ser abierto y, a veces, decir algo incorrecto, y enfatiza que vale la pena el compromiso de presentar estos sistemas al mundo, aunque sea de manera imperfecta, para que las personas experimenten y comprendan sus ventajas y desventajas. Por último, Altman analiza el uso de LLMS para la generación de código y su impacto en el desempeño del ingeniero.

  • 00:20:00 En esta sección, Sam Altman analiza la noción de "despegue" en la superación personal de la IA. Él cree que no sucederá de manera repentina y explosiva, sino que los humanos seguirán siendo la fuerza impulsora en el desarrollo de la IA, con la ayuda de herramientas de IA. Altman señala que la tasa de cambio en el mundo aumentará indefinidamente a medida que los humanos desarrollen herramientas mejores y más rápidas, aunque no funcionará como en los libros de ciencia ficción. Finalmente, señala que construir una nueva infraestructura requiere una enorme cantidad de tiempo y que no habrá una revolución de la noche a la mañana en la automejora de la IA.
 

ChatGPT y la explosión de inteligencia



ChatGPT y la explosión de inteligencia

Esta animación se creó usando un código corto de Python que utiliza la biblioteca de animación matemática "manim" de Three Blue One Brown. El código genera un fractal cuadrado, que es un patrón recursivo donde los cuadrados se anidan unos dentro de otros. La animación fue escrita en su totalidad por Chat GPT, un programa de IA que puede generar programas. Este fue su primer intento de crear una animación usando manim.

Aunque Chat GPT tiene limitaciones y ocasionalmente encuentra errores o produce resultados inesperados, sigue siendo una herramienta útil para la depuración y la programación en pareja. En muchos casos, Chat GPT escribe la mayor parte del código, incluido el código repetitivo, mientras que el programador humano se centra en los aspectos visuales y el ajuste.

El potencial creativo de Chat GPT se extiende más allá de la animación. Se ha utilizado para varios desafíos de codificación creativa, incluida la generación de un autorretrato sin ninguna revisión humana. Si bien las habilidades de programación de Chat GPT son impresionantes, no reemplaza a los programadores humanos y funciona mejor cuando se colabora con ellos.

Además de la animación, Chat GPT se ha utilizado para implementar una versión mejorada de un antiguo simulador de evolución llamado biomorfos. El programa de IA amplió creativamente la idea original utilizando 3.js, una biblioteca 3D para el navegador. La versión final de biomorphs 3D fue un esfuerzo conjunto, con la mayor parte del código escrito por Chat GPT.

Chat GPT es una pieza notable de software que puede escribir otros programas de software. Es un programa de programación, capaz de combinar inteligentemente lenguajes, métodos e ideas en los que ha sido entrenado. Si bien tiene sus limitaciones, aún puede ser una herramienta valiosa para programar, depurar y generar soluciones creativas.

Mirando hacia el futuro, es concebible que se pueda entrenar una versión más avanzada de Chat GPT o un modelo de lenguaje diferente para convertirse en un programador completamente automático. Tal IA podría interactuar con una línea de comando, escribir, leer, ejecutar archivos, depurar e incluso conversar con gerentes humanos. Ya existen agentes de IA experimentales para tareas de programación autónomas, y los modelos futuros podrían mejorar aún más estas capacidades.

La idea de que la IA construya la IA es intrigante. Al proporcionar un programa de IA con su propio código fuente, podría mejorarse a sí mismo e iterar en su propia versión. A través de un proceso de automejora recursiva, a partir de un programador medianamente decente, la IA podría acelerar gradualmente sus mejoras, aumentando sus capacidades con el tiempo. En un futuro lejano, una IA que mejore a sí misma podría superar la inteligencia humana y crear nuevos algoritmos, arquitecturas neuronales o incluso lenguajes de programación que quizás no comprendamos por completo. Esto podría conducir a una explosión de inteligencia, donde el desarrollo de la IA progresa a un ritmo exponencial.

 

Sam Altman habla sobre IA, Elon Musk, ChatGPT, Google...


Sam Altman habla sobre IA, Elon Musk, ChatGPT, Google...

La mayoría de las personas que afirman estar profundamente preocupadas por la seguridad de la IA parecen pasar su tiempo en Twitter expresando sus preocupaciones en lugar de tomar medidas tangibles. El autor se pregunta por qué no hay más figuras como Elon Musk, que es un personaje único e influyente en este sentido. En una entrevista con Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, realizada por Patrick Collison, cofundador y director ejecutivo de Stripe, se analizan varios puntos importantes.

  1. Altman utiliza personalmente GPT para correo electrónico y resúmenes de Slack, lo que enfatiza la necesidad de mejores complementos en el futuro.
  2. Altman admite que ocasionalmente usa complementos de interpretación de código y navegación, pero cree que aún no se han convertido en hábitos diarios para él.
  3. Altman cree que mientras los modelos inteligentes de IA puedan generar datos sintéticos, no debería haber escasez de datos de entrenamiento para modelos cada vez más grandes. Sin embargo, reconoce la necesidad de nuevas técnicas.
  4. Altman expresa la importancia de la retroalimentación humana en el aprendizaje de refuerzo para los modelos de IA y destaca la necesidad de que los expertos inteligentes brinden retroalimentación, lo que genera una competencia potencial entre estudiantes de posgrado talentosos.
  5. Altman analiza los conceptos erróneos sobre las capacidades de inteligencia artificial de China y sugiere que es esencial tener una comprensión matizada de las relaciones internacionales complejas en lugar de confiar en afirmaciones exageradas.
  6. Altman anticipa un futuro con modelos de IA de código abierto capaces y avances impulsados por clústeres a gran escala, lo que da tiempo para abordar los riesgos potenciales asociados con la IA.
  7. La entrevista toca la estrategia de inteligencia artificial de Facebook, y Altman sugiere que el enfoque de la empresa no ha sido claro, pero espera una estrategia más coherente en el futuro.
  8. Altman reconoce que los nuevos descubrimientos de IA pueden influir en sus preocupaciones sobre los riesgos existenciales de la IA.
  9. Altman expresa la necesidad de una comprensión más profunda de los aspectos internos de los modelos de IA en lugar de depender únicamente de la retroalimentación humana, destacando el conocimiento limitado que los investigadores tienen actualmente sobre los modelos de lenguaje grandes.
  10. Altman critica el enfoque en las discusiones sobre la seguridad de la IA en Twitter y pide que más expertos técnicos trabajen activamente para hacer que los sistemas de IA sean seguros y confiables.
  11. Altman analiza las posibles consecuencias de que las personas pasen más tiempo interactuando con la IA que con los humanos, y enfatiza la necesidad de establecer normas sociales para las interacciones entre humanos y la IA.
  12. Altman visualiza un futuro en el que numerosos sistemas de inteligencia artificial coexisten con los humanos, comparándolo con las películas de ciencia ficción donde la inteligencia artificial es útil, interactiva e integrada en la sociedad sin representar una amenaza singular de superinteligencia.
  13. Altman enfatiza el enfoque de OpenAI en la investigación en lugar de las ganancias, con el objetivo de ser la mejor organización de investigación del mundo e impulsar cambios de paradigma.
  14. Altman destaca la importancia del paradigma GPT como una contribución transformadora de OpenAI.
  15. Altman elogia los esfuerzos recientes de Google para reinventar la empresa y adaptarla a las posibilidades de la IA.
  16. Altman sugiere que los modelos de IA como GPT cambiarán la búsqueda pero no amenazarán su existencia, lo que indica que la respuesta de Google a los avances de la IA determinará su éxito.
  17. Altman menciona con humor que no usa muchos productos de IA, pero confía en GPT como el único producto de IA que usa a diario.
  18. Altman comparte su deseo de un copiloto asistido por IA que controle su computadora y maneje varias tareas.
  19. Altman cree que las personas como Elon Musk son únicas y difíciles de replicar, y enfatiza las cualidades excepcionales de Musk.
  20. Altman prefiere trabajar con personas que conoce desde hace mucho tiempo, valorando la continuidad y la historia compartida que aportan a los proyectos.
  21. Altman sugiere que un vehículo de inversión que utilice IA podría lograr un rendimiento extraordinario, superando potencialmente incluso a los fondos de cobertura como Renaissance Technologies.
  22. Altman espera que Microsoft experimente una transformación en varios aspectos de su negocio a través de la integración de la IA.
  23. Altman reconoce que el aprendizaje de refuerzo del proceso de retroalimentación humana puede tener consecuencias no deseadas y dañar potencialmente los modelos de IA.
 

Tutorial de ciencia de datos: aprenda el curso completo de ciencia de datos [2020] (parte 1-3)


Tutorial de ciencia de datos: aprenda el curso completo de ciencia de datos [2020]

Parte 1

  • 00:00:00 Entonces, Data Science es un campo que se ocupa de la resolución creativa de problemas utilizando herramientas de codificación, matemáticas y estadísticas en entornos aplicados. Implica escuchar todos los datos y ser más inclusivo en el análisis para obtener una mejor comprensión de las preguntas de investigación. Este campo tiene una gran demanda porque proporciona una ventaja competitiva y una perspectiva de lo que sucede a nuestro alrededor. McKinsey Global Institute ha proyectado la necesidad de puestos de talento analítico profundo y gerentes y analistas que entiendan los datos para tomar decisiones comerciales.

  • 00:05:00 El video analiza la gran demanda y la necesidad crítica de la ciencia de datos, que incluye tanto a especialistas como a generalistas, dadas las 1,5 millones de vacantes proyectadas para gerentes expertos en datos. El diagrama de Venn de ciencia de datos, creado por Drew Conway, ilustra que la codificación, las matemáticas/estadísticas y la experiencia en el dominio son los tres componentes de la ciencia de datos, y la intersección de estos constituye el campo. La importancia de la codificación radica en la capacidad de recopilar y preparar datos de fuentes novedosas, con lenguajes esenciales que incluyen R, Python, SQL y Bash. La sección termina mencionando cómo la ciencia de datos es una alternativa de carrera convincente y puede mejorar en cualquier campo en el que se encuentren, con los científicos de datos ocupando el tercer lugar entre los diez salarios mejor pagados en los EE. UU.

  • 00:10:00 El video analiza los tres componentes del diagrama de Venn de la ciencia de datos: habilidades de piratería informática, conocimientos matemáticos y estadísticos, y experiencia en el dominio. El video explica que, si bien estos se superponen, la capacidad de utilizar con éxito los tres es importante para lograr algo práctico. El video continúa explorando tres campos distintos que se superponen y se cruzan con el diagrama: investigación tradicional, aprendizaje automático y "la zona de peligro", o la intersección de la codificación y el conocimiento del dominio sin matemáticas ni estadísticas. Además, el video destaca tres antecedentes diferentes que son importantes en la ciencia de datos: codificación, estadísticas y antecedentes en un dominio específico. El video concluye enfatizando que hay muchos roles involucrados en la ciencia de datos, y se necesitan diversas habilidades y antecedentes para completar con éxito un proyecto de ciencia de datos.

  • 00:15:00 Se explican los pasos generales del camino de la ciencia de datos. Estos pasos incluyen planificación, preparación de datos, modelado o modelado estadístico y seguimiento. La planificación implica definir los objetivos del proyecto, organizar los recursos, coordinar a las personas y crear un cronograma. La preparación de datos incluye obtener y limpiar los datos, explorarlos y refinarlos. Durante el modelado o el modelado estadístico, se crean, validan, evalúan y refinan modelos estadísticos. El seguimiento implica presentar e implementar el modelo, revisarlo para ver qué tan bien funciona y archivar los activos. Se observa que la ciencia de datos no es solo un campo técnico, sino que requiere habilidades contextuales, de presentación y de planificación. Además, existen diferentes roles en la ciencia de datos, incluidos los ingenieros que se enfocan en el hardware de back-end.

  • 00:20:00 El video analiza los diferentes tipos de personas involucradas en la ciencia de datos. Estos incluyen desarrolladores, desarrolladores de software y administradores de bases de datos que proporcionan la base para la ciencia de datos. Los especialistas en big data se enfocan en procesar grandes cantidades de datos y crear productos de datos como sistemas de recomendación. Los investigadores se centran en la investigación de dominios específicos y tienen fuertes habilidades estadísticas. Los analistas juegan un papel vital en las tareas diarias de administrar un negocio, mientras que los empresarios necesitan datos y habilidades comerciales. Por último, el video habla sobre equipos en ciencia de datos y cómo no hay "unicornios de pila completa" que posean todas las habilidades de ciencia de datos. En cambio, las personas tienen diferentes fortalezas y es importante aprender a trabajar de manera eficiente dentro de un equipo para realizar los proyectos.

  • 00:25:00 Se enfatiza la importancia del trabajo en equipo en la ciencia de datos, ya que una sola persona normalmente no puede cubrir todas las habilidades necesarias para un proyecto. El ejemplo de dos personas ficticias, Otto y Lucy, se usa para demostrar cómo la combinación de sus habilidades puede crear un "equipo unicornio" que sea capaz de cumplir con los criterios requeridos para un proyecto de ciencia de datos. Además, se explora la distinción entre ciencia de datos y big data, con la ayuda de los diagramas de Venn. Se explica que, si bien es posible que Big Data no requiera todas las herramientas de la ciencia de datos, como la experiencia en el dominio y el análisis estadístico, aún requiere habilidades cuantitativas y de codificación. Por el contrario, la ciencia de datos se puede hacer sin big data, pero aún requiere al menos una de las tres características de big data.

  • 00:30:00 El orador analiza la distinción entre big data y ciencia de datos, así como la diferencia entre ciencia de datos y programación informática. El orador explica que los grandes datos se refieren al volumen, la velocidad o la variedad de datos, mientras que la ciencia de datos combina los tres y requiere habilidades más especializadas, como codificación, estadísticas, matemáticas y experiencia en el dominio. Mientras tanto, la programación de computadoras implica dar instrucciones de tareas a las máquinas, lo cual es diferente del análisis complejo requerido en la ciencia de datos. A pesar de compartir algunas herramientas y prácticas con la codificación, la ciencia de datos requiere una base estadística sólida.

  • 00:35:00 Se explica la diferencia entre ciencia de datos y estadística. Aunque comparten procedimientos, la ciencia de datos no es un subconjunto de las estadísticas, ya que la mayoría de los científicos de datos no están capacitados formalmente como estadísticos. Además, el aprendizaje automático y los macrodatos son áreas importantes para la ciencia de datos que no se comparten con la mayoría de las estadísticas. También difieren en sus contextos de trabajo, ya que los científicos de datos a menudo trabajan en entornos comerciales en comparación con los estadísticos. Si bien comparten el análisis de datos, tienen diferentes nichos y objetivos que los convierten en campos conceptualmente distintos a pesar de la aparente superposición. La inteligencia comercial, o BI, también se contrasta con la ciencia de datos, ya que BI se aplica mucho y no implica codificación.

  • 00:40:00 El instructor explica la relación entre la ciencia de datos y la inteligencia comercial (BI). BI se enfoca principalmente en el análisis de datos simple y efectivo con énfasis en la experiencia del dominio. Sin embargo, la ciencia de datos puede ayudar a configurar y ampliar los sistemas de BI mediante la identificación de fuentes de datos y el análisis de datos más complejos. Además, los profesionales de la ciencia de datos pueden aprender sobre el diseño y la usabilidad de las aplicaciones de BI. El instructor también aborda cuestiones éticas en la ciencia de datos, incluidos los problemas de privacidad, anonimato y derechos de autor, y enfatiza la importancia de mantener la privacidad y confidencialidad de los datos.

  • 00:45:00 El orador habla sobre los riesgos que implican los proyectos de ciencia de datos. Uno de esos riesgos es la seguridad de los datos, ya que los piratas informáticos pueden intentar robar datos valiosos. Otro riesgo es el posible sesgo en los algoritmos y las fórmulas que se utilizan en la ciencia de datos, lo que puede dar lugar a una discriminación involuntaria basada en factores como el género o la raza. El exceso de confianza en los análisis, que puede llevar a que se tome el camino equivocado, es otro riesgo. A pesar de estos riesgos, la ciencia de datos tiene un enorme potencial y el orador brinda una breve descripción de los métodos utilizados en la ciencia de datos, incluida la fuente de datos, la codificación, las matemáticas, las estadísticas y el aprendizaje automático, con un enfoque en el conocimiento y las herramientas y la tecnología a medida que se utilizan. servir para promover ese objetivo.

  • 00:50:00 El video tutorial analiza los diferentes métodos de obtención de datos utilizados en la ciencia de datos y destaca la importancia de evaluar la calidad de los datos. Estos métodos incluyen el uso de datos existentes, API de datos, raspado de datos web y creación de nuevos datos a través de encuestas o experimentos. Es importante evaluar la calidad de los datos recopilados porque "basura que entra, basura que sale", ya que los datos incorrectos conducen a conocimientos deficientes. Por lo tanto, es necesario verificar la relevancia, la precisión y el significado de los datos, y las métricas como las métricas comerciales, los KPI y la precisión de la clasificación pueden ayudar con esto. El siguiente paso en los métodos de ciencia de datos es la codificación, lo que implica acceder a los datos para dominarlos. Sin embargo, es importante recordar que la codificación es solo una parte de la ciencia de datos y que la ciencia de datos es más que solo procedimientos tecnológicos.

  • 00:55:00 El narrador explica las tres categorías de herramientas relevantes para la ciencia de datos: aplicaciones, formatos de datos y código. Algunas herramientas comunes incluyen Excel y R, que pueden realizar muchas tareas. Sin embargo, el narrador enfatiza que las herramientas son solo un medio para un fin, y que la parte más importante de la ciencia de datos es comprender el objetivo y elegir las herramientas y los datos correctos para lograr ese objetivo. Luego, el narrador aborda brevemente el papel de las matemáticas en la ciencia de datos; Si bien las computadoras pueden realizar muchos procedimientos matemáticos, aún es importante tener una comprensión matemática, ya que permite elecciones informadas, permite la depuración cuando las cosas van mal y, a veces, los cálculos manuales pueden ser más fáciles y rápidos.

Parte 2

  • 01:00:00 El orador analiza la importancia de tener algunos conocimientos básicos de matemáticas para la ciencia de datos. Los conceptos básicos de álgebra, álgebra lineal o matricial, sistemas de ecuaciones lineales, cálculo, gran O, teoría de la probabilidad y el teorema de Bayes son todos relevantes en la ciencia de datos. Un poco de conocimiento matemático puede ayudar con la resolución de problemas y la capacidad de investigar problemas. Luego, el orador brinda una breve descripción general de las estadísticas en la ciencia de datos, incluidos gráficos y estadísticas exploratorios, e inferencia, como pruebas de hipótesis y estimaciones. El orador también menciona algunos problemas potenciales, como la selección de características, la validación y la elección de estimadores, pero advierte a la audiencia sobre los trolls y que tomen decisiones informadas por su cuenta para realizar análisis útiles.

  • 01:05:00 El ponente resume los conceptos de estadística y aprendizaje automático. Afirma que la estadística permite la exploración y descripción de datos, así como la inferencia sobre la población. El aprendizaje automático es una herramienta que se utiliza para categorizar casos, predecir puntajes y reducir la dimensionalidad de grandes conjuntos de datos dispersos. El objetivo es obtener información útil sobre los datos, y la visualización y la comunicación son esenciales para guiar a las personas a través de una historia basada en datos para resolver el valor. La ecuación del valor es el análisis multiplicado por la historia, por lo que es importante centrarse en la narración y la comunicación además del análisis técnico.

  • 01:10:00 El video analiza la importancia de un análisis orientado a objetivos y cómo es esencial comunicarse de una manera que los clientes puedan entender fácilmente. El disertante enfatiza la necesidad de que el analista evite el egocentrismo, el falso consenso y el anclaje para que el proyecto sea simplemente comprensible para los clientes. En cuanto a la entrega del análisis, el video destaca la importancia de la simplificación. El video sugiere que se usen gráficos y tablas para presentar el análisis en lugar de texto y que el analista solo debe presentar los detalles técnicos cuando sea necesario. Luego, el video brinda el ejemplo de un conjunto de datos sobre las admisiones a la escuela de posgrado de 1973 en la Universidad de Berkeley para demostrar la forma correcta de presentar los datos de manera simplificada.

  • 01:15:00 El instructor explica el concepto de la paradoja de Simpson, donde el sesgo puede ser insignificante a nivel de departamento pero significativo cuando se considera el conjunto de datos completo. El ejemplo de los registros de admisión de Berkeley mostró que las mujeres tenían una tasa de aceptación más baja; sin embargo, esto se debió a que las mujeres postularon a programas más selectivos, programas con tasas de aceptación más bajas. El instructor enfatiza la importancia de hacer preguntas de seguimiento más allá del análisis superficial, como examinar los criterios de admisión, las estrategias de promoción, la educación previa y los niveles de financiación de los diferentes programas. El objetivo final del análisis de datos es proporcionar información procesable que pueda guiar la toma de decisiones y alcanzar un objetivo específico para el cliente. Por lo tanto, es esencial justificar las recomendaciones con datos y asegurarse de que sean factibles y estén dentro del rango de capacidad del cliente.

  • 01:20:00 Se explica la diferencia fundamental entre correlación y causalidad. Si bien los datos brindan correlación, los clientes quieren saber qué causa algo, lo que se puede lograr a través de estudios experimentales, cuasi-experimentos, teoría basada en la investigación y experiencia específica de dominio. Además, se deben considerar los factores sociales, incluida la misión e identidad del cliente, el entorno comercial y regulatorio, y el contexto social dentro y fuera de la organización. También se discuten los gráficos de presentación, siendo los gráficos exploratorios simples y para el beneficio del analista, mientras que los gráficos de presentación requieren claridad y flujo narrativo para evitar distracciones, como el color, las dimensiones falsas, la interacción y la animación.

  • 01:25:00 El orador usa ejemplos para demostrar lo que no se debe hacer al visualizar datos y luego da ejemplos de gráficos claros y efectivos. Destacan la importancia de crear un flujo narrativo en los gráficos de presentación y explican cómo lograrlo mediante gráficos sencillos y fáciles de leer. El objetivo general de los gráficos de presentación es contar una historia y comunicar datos de manera clara y efectiva. El orador enfatiza que los gráficos de presentación deben ser claros y enfocados para lograr este objetivo.

  • 01:30:00 El ponente destaca la importancia de la investigación reproducible en ciencia de datos, que es la idea de poder reproducir un proyecto en el futuro para verificar los resultados. Esto se logra archivando todos los conjuntos de datos y códigos utilizados en el proceso, almacenándolos en formatos no propietarios y haciendo que la investigación sea transparente a través de anotaciones. El Marco de Ciencia Abierta y la Conferencia de Ciencia de Datos Abiertos también se mencionaron como recursos para compartir investigaciones con otros y promover la rendición de cuentas. El orador sugiere usar cuadernos Jupyter o RMarkdown como cuadernos digitales para explicar procesos y crear una narrativa sólida que pueda transmitirse a futuros colegas o clientes.

  • 01:35:00 El orador analiza el uso de RMarkdown para archivar el trabajo y apoyar la colaboración. El análisis de R se puede mostrar como encabezados con formato, texto y salida de R, que se pueden cargar en RPubs y compartir con otros. Para preparar su trabajo para el futuro, es importante explicar sus elecciones, mostrar cómo lo hizo y compartir su narrativa, para que las personas entiendan su proceso y sus conclusiones. El orador sugiere los próximos pasos para los espectadores, que incluyen probar la codificación en R o Python, la visualización de datos, repasar las estadísticas y las matemáticas, probar el aprendizaje automático, involucrarse en la comunidad de ciencia de datos y prestar servicio. El disertante concluye enfatizando la importancia de que todos aprendan a trabajar con datos de manera inteligente y sensible, ya que la ciencia de datos es fundamentalmente democrática.

  • 01:40:00 El instructor analiza la importancia de definir métricas de éxito en proyectos de ciencia de datos. Explica que los objetivos deben ser explícitos y deben guiar el esfuerzo general, ayudando a todos los involucrados a ser más eficientes y productivos. El instructor señala que para definir métricas para el éxito, es importante comprender el dominio específico o la industria en la que se lleva a cabo el proyecto. Esto puede incluir métricas como ingresos por ventas, tasas de clics, puntajes en pruebas y tasas de retención, entre otras. Además, la discusión cubre indicadores clave de rendimiento (KPI) y objetivos SMART, los cuales pueden ayudar a las organizaciones y equipos a definir sus métricas de éxito de una manera clara y medible.

  • 01:45:00 Se discute la importancia de establecer metas organizacionales mensurables y métricas para el éxito. Al definir el éxito y medir el progreso, es importante ser realista, específico y con un límite de tiempo en los objetivos establecidos. Sin embargo, cuando se trata de equilibrar múltiples objetivos que pueden estar en conflicto, debe optimizar y encontrar el equilibrio ideal de esfuerzos. La precisión de las mediciones también es crucial, y la creación de una tabla de clasificación puede ayudar a determinar la precisión de las pruebas, incluida la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo. Estas métricas definen la precisión de manera diferente, como medir si una alarma se activa durante un incendio o si la alarma identifica correctamente cuando no hay incendio.

  • 01:50:00 El instructor enfatiza la importancia de comprender el contexto social de la medición en el abastecimiento de datos. Las personas tienen sus propios objetivos y sentimientos, que afectan la precisión de la medición. Las organizaciones tienen sus propios modelos comerciales, leyes, políticas y prácticas culturales que limitan las formas en que se pueden cumplir los objetivos. Existe competencia tanto entre organizaciones como dentro de la organización, y las personas tienden a manipular los sistemas de recompensas para su beneficio. A pesar de estos problemas, aún es posible obtener buenas métricas con el abastecimiento de datos, especialmente mediante el uso de datos existentes, como datos internos, abiertos y de terceros.

  • 01:55:00 El orador cubre diferentes tipos de fuentes de datos disponibles para proyectos de ciencia de datos. Los datos internos son rápidos y fáciles de usar, pero es posible que no existan, que falte la documentación y que la calidad sea cuestionable. Las fuentes de datos abiertas, como data.gov, brindan datos estandarizados bien documentados y de libre acceso, pero pueden tener muestras sesgadas y problemas de privacidad. Una tercera opción son los datos como servicio o los corredores de datos, como Acxiom y Nielsen, que proporcionan una enorme cantidad de datos sobre varios temas, incluidos los comportamientos y preferencias de los consumidores, marketing, identidad y finanzas, pero a un costo.

parte 3

  • 02:00:00 El orador analiza las ventajas y desventajas de utilizar intermediarios de datos como fuente de datos. Si bien los datos de nivel individual se pueden obtener de los corredores de datos, lo que facilita el acceso a información específica sobre los consumidores, puede ser costoso y aún se requiere validación. Alternativamente, las API brindan una forma digital de obtener datos web, lo que permite que los programas se comuniquen entre sí y recuperen datos en formato JSON. Las API REST son independientes del lenguaje, lo que permite una fácil integración en varios lenguajes de programación, siendo las API visuales y las API sociales formas comunes. El orador demuestra el uso de una API en RStudio para obtener datos históricos sobre las carreras de autos de Fórmula Uno de Ergast.com.

  • 02:05:00 El orador analiza el uso de API y el raspado para obtener datos para la ciencia de datos. Las API son una forma rápida y sencilla de trabajar con datos estructurados de páginas web, que se pueden introducir directamente en los programas de software para su análisis. El raspado, por otro lado, implica extraer información de páginas web cuando los datos no están disponibles en formatos estructurados. Sin embargo, el orador advierte a los usuarios que tengan en cuenta los problemas de derechos de autor y privacidad relacionados con el web scraping. Las aplicaciones como import.io y ScraperWiki se pueden usar para el raspado web, pero los usuarios también pueden codificar sus propios raspadores usando lenguajes como R, Python o Bash. Al raspar texto o tablas HTML, las etiquetas HTML se utilizan para identificar información importante.

  • 02:10:00 El ponente explica cómo extraer datos de diferentes fuentes y menciona que si los datos necesarios para el análisis no tienen una API existente, el scraping puede ser una técnica útil. Sin embargo, hay que tener en cuenta las cuestiones relacionadas con los derechos de autor y la privacidad. El orador analiza más a fondo cómo crear nuevos datos y sugiere estrategias como entrevistas, encuestas, clasificación de tarjetas, experimentos de laboratorio y pruebas A/B. Los métodos varían según el papel que uno desempeñe, si necesitan datos cuantitativos o cualitativos, y cómo pretenden obtener los datos.

  • 02:15:00 La atención se centra en dos métodos de obtención de datos: entrevistas y encuestas. Las entrevistas son efectivas para situaciones o audiencias nuevas, ya que brindan información abierta sin restricciones en las respuestas. Las entrevistas estructuradas involucran conjuntos predeterminados de preguntas, mientras que las entrevistas no estructuradas se asemejan a conversaciones en las que surgen preguntas en respuesta a respuestas. Las entrevistas requieren capacitación y análisis especiales para extraer datos cualitativos. Por otro lado, las encuestas son fáciles de configurar y enviar a grandes grupos de personas, pero requieren una buena comprensión del rango de respuestas, dimensiones y categorías del público objetivo. Las encuestas pueden ser cerradas, con opciones predeterminadas, o abiertas, con respuestas de formato libre. El uso de software como SurveyMonkey o Google Forms puede simplificar el proceso. Sin embargo, una pregunta ambigua o cargada puede comprometer la confiabilidad de la encuesta.

  • 02:20:00 El video analiza el uso de encuestas y advierte sobre el potencial de sesgo y encuestas automáticas, que son intentos sesgados de recopilar datos. El video enfatiza la importancia de la redacción clara e inequívoca de las preguntas, las opciones de respuesta y la selección de muestras para garantizar resultados representativos. El video también presenta el concepto de clasificación de tarjetas, que es un método para construir un modelo mental de las estructuras mentales de las personas para ver cómo las personas organizan la información de manera intuitiva. El proceso consiste en crear tarjetas con diferentes temas, que luego se clasifican en grupos similares. Los datos de disimilitud resultantes se pueden usar para representar visualmente la colección completa de similitud o disimilitud entre las piezas individuales de información. El video recomienda el uso de herramientas de clasificación de tarjetas digitales para facilitar el proceso.

  • 02:25:00 El video habla sobre experimentos de laboratorio en el suministro de datos, que se utilizan para determinar las relaciones de causa y efecto en la investigación. Los experimentos de laboratorio se basan en hipótesis y tienen como objetivo probar una variación a la vez, y requieren una asignación aleatoria para equilibrar las diferencias preexistentes entre los grupos. Un experimento de laboratorio es costoso, lleva mucho tiempo y requiere una amplia formación especializada. Sin embargo, se considera el estándar de oro para generar información confiable sobre causa y efecto. Además, las pruebas A/B se destacan como una técnica útil para el diseño web y para determinar qué elemento del sitio web es más efectivo para los usuarios.

  • 02:30:00 El video trata sobre las pruebas A/B, que es una versión de la experimentación de sitios web, que se utiliza para optimizar el diseño de un sitio web para obtener diferentes resultados, como tasas de respuesta, valor del carrito de compras o abandono. Las pruebas A/B son un proceso en línea que permite evaluaciones, pruebas y desarrollo continuos, que se pueden realizar mediante software como Optimizely o VWO. El video también enfatiza la importancia de conocer el lugar adecuado de las herramientas de datos dentro de la ciencia de datos y recuerda a los espectadores que exploren las fuentes de datos abiertos, los proveedores de datos y que consideren crear nuevos datos cuando sea necesario. Finalmente, el video cubre algunas herramientas esenciales de ciencia de datos, incluidas hojas de cálculo, Tableau para visualización de datos, el lenguaje de programación R, Python, SQL, así como otros lenguajes de programación como C, C++ y Java, que forman la base de la ciencia de datos. .

  • 02:35:00 La atención se centra en el Principio de Pareto o la regla del 80/20. El principio sugiere que el 80 % de la producción proviene del 20 % de las herramientas, por lo que uno no necesariamente tiene que aprender todas las herramientas y formas de hacer las cosas disponibles. En su lugar, se sugiere centrarse en las herramientas más productivas y útiles para llevar a cabo sus propios proyectos de ciencia de datos. Las hojas de cálculo, en particular, son importantes ya que se utilizan ampliamente y proporcionan un formato común para conjuntos de datos que son fácilmente transferibles. También son fáciles de usar y permiten la búsqueda, clasificación y reorganización de datos. Excel, de hecho, ocupa el quinto lugar en una encuesta de expertos en minería de datos, por encima de herramientas más avanzadas como Hadoop y Spark.

  • 02:40:00 El instructor explica la importancia de las hojas de cálculo en la ciencia de datos y destaca sus diversos usos, como buscar y reemplazar, formatear, rastrear cambios y crear tablas dinámicas. Sin embargo, el instructor también enfatiza la necesidad de datos ordenados, o datos bien formateados con columnas que representen variables y filas que representen casos, para mover fácilmente los datos de un programa o idioma a otro. Luego, el instructor demuestra cómo ordenar los datos en Excel y enfatiza la importancia de usar herramientas de visualización como Tableau y Tableau Public para un análisis de datos efectivo.

  • 02:45:00 El instructor presenta Tableau Public, una versión gratuita del software Tableau pero con una advertencia importante: no puede guardar archivos localmente en su computadora. En cambio, los guarda públicamente en la web. El instructor muestra cómo descargar e instalar el software y cómo crear una cuenta para guardar su trabajo en línea. Luego pasan por la importación de un archivo de Excel y la creación de un gráfico básico mediante una interfaz de arrastrar y soltar. El instructor muestra cómo desglosar las ventas por artículo y tiempo y ajustar el marco de tiempo a tres meses. Luego muestran cómo convertir el gráfico en un gráfico, lo que demuestra la flexibilidad y la facilidad de uso de Tableau Public.

  • 02:50:00 El tutorial en video presenta Tableau, una herramienta que se utiliza para crear visualizaciones interactivas que permiten a los usuarios manipular y analizar datos. El video brinda una demostración paso a paso de cómo usar Tableau para organizar datos, agregar colores a gráficos y crear pronósticos y líneas promedio. Después de demostrar cómo guardar archivos en Tableau Public, el video recomienda que los usuarios se tomen un tiempo para explorar la herramienta y crear visualizaciones convincentes que puedan brindar información útil a partir de sus datos. Además, el tutorial describe brevemente SPSS, un paquete estadístico que se creó originalmente para la investigación en ciencias sociales pero que ahora se usa en muchas aplicaciones académicas y comerciales.

  • 02:55:00 El video habla de SPSS, que es un software que parece una hoja de cálculo pero tiene menús desplegables para hacer la vida de los usuarios un poco más fácil en comparación con algunos de los lenguajes de programación que pueden usar. Cuando los usuarios abren SPSS, se les presenta una interfaz principal que se parece mucho a una hoja de cálculo y un panel separado para ver información variable. Los usuarios pueden acceder a conjuntos de datos de muestra en SPSS, pero no es fácil acceder a ellos y están bien ocultos. SPSS permite a los usuarios realizar análisis de apuntar y hacer clic, lo que puede ser inusual para muchas cosas. El video demuestra esto mediante la creación de un histograma de precios de la vivienda y una tabla que contiene un diagrama de tallo y hojas y un diagrama de caja. Por último, el video enfatiza que SPSS tiende a ser muy lento cuando se abre y puede bloquearse, por lo que los usuarios deben guardar su trabajo constantemente y tener paciencia cuando sea el momento de abrir el programa.
 

Tutorial de ciencia de datos: aprenda el curso completo de ciencia de datos [2020] (parte-4-6)


Tutorial de ciencia de datos: aprenda el curso completo de ciencia de datos [2020]


parte 4

  • 03:00:00 El instructor analiza diferentes programas de software que se pueden usar para el análisis de datos, incluidos SPSS y JASP. Si bien SPSS es un programa de uso común que tiene menús desplegables y comandos de sintaxis basados en texto, el instructor también presenta JASP como un nuevo programa que es gratuito, de código abierto e incluye enfoques bayesianos. El video muestra cómo usar JASP para realizar diferentes análisis estadísticos y presenta su interfaz fácil de usar como una gran alternativa a SPSS.

  • 03:05:00 El orador presenta JASP, un software gratuito y de código abierto que proporciona una manera fácil e intuitiva de realizar análisis estadísticos, crear visualizaciones y compartir resultados en línea a través del sitio web OSF del marco de ciencia abierta. El orador demuestra cómo JASP permite a los usuarios modificar los análisis estadísticos mostrando los comandos que los producen y compartiéndolos con otros, proporcionando un reemplazo colaborativo de SPSS. Además, el orador analiza brevemente otras opciones comunes de software de análisis de datos, como SAS y Tableau, pero señala que las numerosas opciones pueden ser abrumadoras.

  • 03:10:00 El orador analiza varias opciones de software de análisis de datos entre las que los usuarios pueden elegir, incluidas algunas herramientas gratuitas y algunas costosas. Si bien algunos programas están diseñados para estadísticas generales y otros para aplicaciones de minería de datos más específicas, el orador aconseja a los usuarios que tengan en cuenta su funcionalidad, facilidad de uso, apoyo de la comunidad y costo al seleccionar un programa que funcione mejor para sus necesidades y requisitos. En lugar de probar todas las opciones de software, los usuarios pueden concentrarse en una o dos herramientas que les ayuden a extraer el máximo valor para sus proyectos de análisis de datos.

  • 03:15:00 El instructor enfatiza la importancia de comprender HTML cuando se trabaja con datos web. HTML es lo que conforma la estructura y el contenido de las páginas web, y poder navegar por las etiquetas y la estructura es crucial al extraer datos para proyectos de ciencia de datos. El instructor proporciona un ejemplo de etiquetas HTML y cómo definen la estructura y el contenido de la página. Además, el instructor toca XML, que significa Lenguaje de marcado extensible, y se usa para definir datos para que las computadoras puedan leerlos. Los archivos XML se usan comúnmente en datos web e incluso se usan para crear archivos de Microsoft Office y bibliotecas de iTunes.

  • 03:20:00 El video analiza XML (lenguaje de marcado extensible) y cómo se usa para datos semiestructurados. XML usa etiquetas que definen los datos, y estas etiquetas se pueden crear y definir según sea necesario. El video también muestra un ejemplo de un conjunto de datos de la API de ergast.com que se muestra en XML y lo fácil que es convertir XML a otros formatos, como CSV o HTML, y viceversa. JSON (Notación de objetos de JavaScript) también se presenta como un formato de datos semiestructurados que es similar a XML, donde cada pieza de información se define mediante etiquetas que varían libremente.

  • 03:25:00 El tutorial analiza las diferencias entre los formatos XML y JSON. Ambos formatos usan etiquetas para designar información, pero XML se usa para el almacenamiento de datos y tiene la capacidad de incluir comentarios y metadatos en las etiquetas. Por el contrario, JSON está diseñado para el intercambio de datos y utiliza una estructura que representa objetos y matrices. JSON está reemplazando a XML como contenedor de datos en páginas web debido a su naturaleza más compacta y es mucho más fácil de convertir entre formatos. El tutorial también señala que R es el lenguaje de codificación principal para la ciencia de datos debido a su naturaleza gratuita y de código abierto, y está desarrollado específicamente para operaciones vectoriales.

  • 03:30:00 El orador analiza las ventajas de usar R en la ciencia de datos, incluido su fuerte apoyo de la comunidad, la amplia selección de paquetes que amplían sus capacidades y la elección de interfaces para codificar y obtener resultados. Aunque inicialmente puede ser intimidante programar a través de la línea de comandos, la transparencia y accesibilidad de R lo hacen ventajoso para la replicabilidad. El orador también menciona una interfaz alternativa, Crantastic!, que se vincula a CRAN para mostrar la popularidad y las actualizaciones recientes, lo que la convierte en una forma de obtener los últimos y mejores paquetes de ciencia de datos. Además, el orador analiza Python, un lenguaje de programación de propósito general que se puede usar para cualquier tipo de aplicación y es el único lenguaje de propósito general en la lista de software utilizado por los expertos en minería de datos.

  • 03:35:00 El narrador analiza el lenguaje de programación Python y su utilidad para la ciencia de datos. Python es fácil de usar y tiene una gran comunidad con miles de paquetes disponibles para usar, particularmente para trabajos relacionados con datos. Hay dos versiones de Python, 2.x y 3.x, pero el narrador recomienda usar 2.x porque muchos paquetes de ciencia de datos se desarrollan con eso en mente. Python tiene varias interfaces disponibles para su uso, incluidas IDLE y Jupyter, que se basa en un navegador y es una opción popular para el trabajo de ciencia de datos, debido a su capacidad para incorporar formato Markdown, salida de texto y gráficos en línea. Hay muchos paquetes disponibles para Python, incluidos NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Pandas y scikit-learn, todos los cuales el narrador planea usar cuando demuestre el poder de Python para la ciencia de datos en ejemplos prácticos.

  • 03:40:00 El disertante discute la utilidad de SQL como lenguaje para la ciencia de datos. Señala que SQL se usa principalmente para bases de datos relacionales, que permiten un almacenamiento de datos eficiente y bien estructurado, y es una herramienta capaz que ha existido por un tiempo. El orador también explica que solo hay un puñado de comandos básicos necesarios para obtener lo que necesita de una base de datos SQL. Una vez organizados, los datos normalmente se exportan a otro programa para su análisis. Además, hay varias opciones comunes de sistemas de gestión de bases de datos relacionales, incluida la base de datos Oracle y Microsoft SQL Server (mundo industrial) y MySQL y PostgreSQL (mundo de código abierto). El orador también menciona los beneficios de las interfaces gráficas de usuario frente a las interfaces basadas en texto.

  • 03:45:00 Se analizan los lenguajes fundamentales de la ciencia de datos, C, C++ y Java. C y C++ son conocidos por su velocidad y confiabilidad, lo que los hace ideales para la codificación de nivel de producción y el uso del servidor. Java, por otro lado, es conocido por su portabilidad y es el lenguaje de programación de computadoras más popular en general. Si bien es posible que los analistas no trabajen normalmente con estos lenguajes, forman la base de la ciencia de datos y son utilizados por ingenieros y desarrolladores de software. Además, Bash se menciona como un ejemplo de una herramienta antigua pero que aún se usa activamente para interactuar con computadoras a través de una interfaz de línea de comandos.

  • 03:50:00 El instructor explica que, si bien las utilidades de Bash están diseñadas para tareas específicas, pueden lograr mucho y es fácil trabajar con ellas. Las utilidades integradas incluyen "cat", "awk", "grep", "sed", "head", "tail", "sort", "uniq", "wc" y "printf". Las utilidades de línea de comandos instalables también están disponibles, incluidas "jq" y "json2csv", que funcionan con datos JSON, y "Rio" y "BigMLer", que permiten el acceso a la línea de comandos para la programación R o los servidores de aprendizaje automático. El instructor enfatiza que la expresión regular (regex) es una forma mejorada de encontrar patrones específicos en texto y datos, y dice que una vez que se identifica un patrón, puede exportarlo a otro programa para un análisis más detallado.

  • 03:55:00 El videotutorial explica las expresiones regulares o regex, que ayudan a los científicos de datos a encontrar los datos adecuados para sus proyectos mediante la búsqueda de elementos específicos en una cadena de destino. Las expresiones regulares consisten en literales, metacaracteres y secuencias de escape, y los usuarios pueden usarlas para buscar patrones de datos combinando elementos. Una forma divertida de aprender expresiones regulares es jugar Regex Golf, donde los usuarios escriben una expresión regular que coincide con todas las palabras en la columna izquierda y ninguna de las palabras en la derecha usando la menor cantidad de caracteres posible. El tutorial concluye recomendando herramientas de datos que incluyen Excel, Tableau, R, Python, Bash y expresiones regulares para cualquier persona interesada en practicar la ciencia de datos, pero señala que la ciencia de datos es más que solo conocer las herramientas, ya que son solo una parte de un esfuerzo mucho mayor.

Parte 5

  • 04:00:00 Se enfatiza la importancia de tener una buena comprensión de las matemáticas en la ciencia de datos. En primer lugar, las matemáticas permiten saber qué procedimientos utilizar y por qué. En segundo lugar, una sólida comprensión de las matemáticas ayuda a diagnosticar problemas y saber qué hacer cuando las cosas no funcionan bien. Finalmente, algunos procedimientos matemáticos son más fáciles y rápidos de realizar a mano. El video cubre varias áreas de las matemáticas que son importantes en la ciencia de datos, incluido el álgebra elemental, el álgebra lineal, los sistemas de ecuaciones lineales, el cálculo, Big O u orden, la teoría de la probabilidad y el teorema de Bayes. Aunque algunas personas pueden encontrar las matemáticas intimidantes, son una herramienta esencial y pueden ayudar a extraer el significado de los datos para tomar decisiones informadas.

  • 04:05:00 Necesitamos tener una base sólida en matemáticas. Esto incluye temas como álgebra y álgebra lineal. El álgebra nos ayuda a combinar múltiples puntajes y obtener un solo resultado. Por otro lado, el Álgebra Lineal o Álgebra de Matriz se ocupa de las matrices, que se componen de muchas filas y columnas de números. A las máquinas les encantan las matrices, ya que proporcionan una forma eficiente de organizar y procesar datos. Comprender el álgebra lineal es esencial, ya que nos ayuda a modelar y resolver problemas complejos en la ciencia de datos.

  • 04:10:00 El orador explica cómo se utilizan el álgebra lineal y el álgebra matricial en la ciencia de datos para representar y manipular grandes colecciones de números y coeficientes. El uso de variables en negrita en notación matricial permite representaciones súper compactas de datos que se pueden usar para predecir valores. Además, el orador cubre el concepto de resolver sistemas de ecuaciones lineales y demuestra cómo usarlo en un ejemplo de cálculo de ventas e ingresos para una empresa hipotética que vende fundas para iPhone. La resolución de sistemas de ecuaciones lineales se puede hacer a mano o con álgebra de matriz lineal, y ambos métodos se pueden usar para resolver múltiples incógnitas que están entrelazadas.

  • 04:15:00 El presentador demuestra cómo resolver un sistema de ecuaciones lineales usando álgebra y gráficas. Usan un problema de ejemplo para mostrar cómo encontrar soluciones únicas aislando las variables y haciendo cálculos simples. La intersección de las dos líneas en el gráfico representa la solución de las ecuaciones. Luego, el video pasa a discutir el cálculo, que es la base de muchos procedimientos utilizados en la ciencia de datos, particularmente para analizar cantidades que cambian con el tiempo. Se explican los dos tipos de cálculo, diferencial e integral, y se demuestra gráficamente el cálculo diferencial.

  • 04:20:00 El video analiza la relación entre el cálculo y la optimización en la práctica de la ciencia de datos. La pendiente de una curva en un punto específico se puede encontrar usando cálculo, que es importante para tomar decisiones que maximicen o minimicen los resultados. El video proporciona un ejemplo de fijación de precios para un servicio de citas en línea, donde se puede usar el cálculo para determinar el precio óptimo que maximizará los ingresos. Al encontrar las ventas en función del precio y usar la derivada, uno puede encontrar el ingreso máximo al encontrar el precio que corresponde a la pendiente máxima.

  • 04:25:00 El orador explica cómo usar el cálculo para encontrar el ingreso máximo para un producto hipotético. El primer paso es calcular las ventas en función del precio y obtener la pendiente de la recta, que es igual a -0,6. Luego, esta ecuación se convierte en ingresos, que se pueden calcular como 480 veces el precio menos 0,6 veces el precio. Se toma la derivada de esta ecuación para encontrar el ingreso máximo, que tiene un precio de $400 con un total de 240 nuevas suscripciones por semana, lo que da como resultado un ingreso de $96 000 por año. Esto se compara con los ingresos actuales de $90,000 por año a un precio de $500 por año y 180 suscripciones nuevas por semana.

  • 04:30:00 El video analiza el concepto de notación Big O y cómo se relaciona con la velocidad de las operaciones. Big O da la tasa a la que crecen las cosas a medida que aumenta el número de elementos y puede haber diferencias sorprendentes en las tasas de crecimiento. El video explica varios tipos de tasas de crecimiento, como O1, logarítmica, lineal, log-lineal, cuadrática, exponencial y factorial, con ejemplos de cada una. Además, el video señala que algunas funciones son más variables que otras, lo que afecta la velocidad de las operaciones. Comprender Big O, por lo tanto, es importante para tomar decisiones informadas sobre la optimización de las operaciones y la mejora de la eficiencia.

  • 04:35:00 El orador discute la importancia de conocer los diferentes tipos y métodos de clasificación de datos y cómo varían en velocidad y eficiencia, particularmente en términos de las demandas que imponen sobre el espacio de almacenamiento y la memoria de una computadora. Ser consciente de estas demandas es fundamental para usar el tiempo de manera efectiva y obtener información valiosa en la ciencia de datos. La sección también presenta los principios fundamentales de probabilidad, que juegan un papel vital en las matemáticas y la ciencia de datos. Las probabilidades varían de cero a cien por ciento, ya que se calculan a partir de un espacio de probabilidad que incluye todos los resultados posibles. El complemento de una probabilidad se representa con el símbolo de tilde y las probabilidades condicionales se utilizan para determinar la probabilidad de un evento dado que ha ocurrido otro evento.

  • 04:40:00 El orador discute la probabilidad y explica cómo calcular las probabilidades conjuntas usando la regla de la multiplicación. Utilizan un espacio de muestra de diferentes formas para demostrar cómo calcular la probabilidad de que algo sea cuadrado o rojo (que es del 60 %) y la probabilidad de que algo sea tanto cuadrado como rojo (que es del 10 %). Explican cómo las probabilidades pueden no ser siempre intuitivas y cómo las probabilidades condicionales pueden ser útiles, pero pueden no funcionar de la manera esperada. Finalmente, presentan el teorema de Bayes, que es una forma de calcular la probabilidad de una hipótesis dados los datos, y explican en qué se diferencia de las pruebas inferenciales tradicionales.

  • 04:45:00 El instructor explica un ejemplo de cómo calcular la probabilidad posterior utilizando la Receta general, que combina probabilidades previas, la probabilidad de los datos y la probabilidad de los datos. El ejemplo utiliza una condición médica y una prueba que tiene una tasa de detección del 90 % para quienes tienen la enfermedad, pero también una tasa de falsos positivos del 10 %. El instructor explica cómo calcular la probabilidad de tener la enfermedad dado un resultado positivo en la prueba, que en realidad es solo del 81,6 %. El ejemplo destaca la importancia de comprender la precisión y las limitaciones de las pruebas y cómo los cambios en las probabilidades anteriores pueden afectar las probabilidades posteriores.

  • 04:50:00 Se explica el concepto del teorema de Bayes y por qué es importante en la ciencia de datos. El teorema de Bayes puede ayudar a responder preguntas y brindar probabilidades precisas según la tasa base de lo que se mide, como la probabilidad de tener una enfermedad si el resultado de la prueba es positivo. También se recomienda que los científicos de datos tengan una buena comprensión de los principios matemáticos, como el álgebra, el cálculo y la probabilidad, para seleccionar los procedimientos apropiados para el análisis y diagnosticar los problemas que puedan surgir. Las estadísticas también juegan un papel crucial en la ciencia de datos, ya que ayudan a resumir y generalizar los datos, pero el análisis siempre depende de los objetivos del proyecto y el conocimiento compartido.

  • 04:55:00 Se destaca la importancia de las estadísticas en la ciencia de datos como una herramienta utilizada para resumir y generalizar datos. Sin embargo, se enfatiza que no hay una respuesta definitiva, y la generalización implica tratar con estadísticas inferenciales teniendo en cuenta las limitaciones de los modelos estadísticos. Los modelos están destinados a cumplir un propósito particular y representan resúmenes que a menudo son útiles pero no completamente precisos. Luego se discute la exploración de datos, con énfasis en el uso de métodos gráficos antes de la exploración numérica y la importancia de prestar mucha atención a los datos. El propósito de la exploración es ayudar en la comprensión de su conjunto de datos antes de construir modelos estadísticos.

parte 6

  • 05:00:00 Se enfatiza la importancia de comenzar con gráficos en ciencia de datos. Mediante el uso de gráficos, uno puede tener una idea de los datos, verificar anomalías y analizar variables. Se sugieren diferentes tipos de gráficos, incluidos diagramas de barras, diagramas de caja y diagramas de dispersión, que se pueden usar según el tipo de variable que se analice. Además, también se analizan las distribuciones multivariadas y se señala que el uso de gráficos 3D debe abordarse con precaución.

  • 05:05:00 El orador analiza las limitaciones de los gráficos 3D y los beneficios de usar una matriz de gráficos en su lugar. El orador explica que, si bien los gráficos 3D pueden ser útiles para encontrar grupos en 3 dimensiones, generalmente son difíciles de leer y confusos. La matriz de gráficos, por otro lado, proporciona un gráfico mucho más fácil de leer y permite una visualización multidimensional. El orador enfatiza la importancia de la exploración gráfica de datos como el primer paso crítico en la exploración de datos y sugiere el uso de métodos rápidos y fáciles, como gráficos de barras y diagramas de dispersión. El segundo paso implica estadísticas exploratorias o exploración numérica de datos, que incluye estadísticas sólidas, remuestreo de datos y transformación de datos.

  • 05:10:00 El orador analiza los principios de las estadísticas robustas, el remuestreo y la transformación de variables. Explican cómo el remuestreo permite estimaciones empíricas de la variabilidad del muestreo y menciona diferentes técnicas, como jackknife, bootstrap y permutación. El orador también presenta la escalera de potencias de Tukey, que es una forma de transformar variables y corregir asimetrías y otros problemas. Luego explican cómo las estadísticas descriptivas pueden ayudar a contar una historia sobre los datos mediante el uso de unos pocos números para representar una colección más grande de datos. El orador discute diferentes medidas de centro o ubicación de una distribución, como la moda, la mediana y la media.

  • 05:15:00 El orador analiza las medidas utilizadas para describir la dispersión de un conjunto de datos, incluido el rango, los percentiles, el rango intercuartílico, la varianza y la desviación estándar. El rango es simplemente la diferencia entre las puntuaciones más alta y más baja en el conjunto de datos, mientras que el rango intercuartílico es la distancia entre las puntuaciones del primer y tercer cuartil. La varianza es la desviación cuadrada promedio de la media de un conjunto de datos, y la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. El orador también proporciona ejemplos de cómo calcular cada medida utilizando un pequeño conjunto de datos.

  • 05:20:00 El orador analiza diferentes medidas de tendencia central y variabilidad, incluido el rango, el rango intercuartílico (RIC), la varianza y la desviación estándar. Explica que si bien el rango es fácil de calcular, puede verse afectado por valores atípicos. El IQR se usa a menudo para datos sesgados, ya que ignora los extremos. La varianza y la desviación estándar son las menos intuitivas, pero son las más útiles, ya que se incorporan a muchos otros procedimientos en la ciencia de datos. El orador también habla sobre la forma de la distribución, señalando las diversas variaciones, como simétrica, sesgada, unimodal, bimodal y uniforme. Por último, introduce el concepto de estadística inferencial, discutiendo la diferencia entre poblaciones y muestras y los dos enfoques generales para la inferencia: prueba y estimación.

  • 05:25:00 El orador presenta las estadísticas inferenciales, que involucran el muestreo de datos de una población más grande y el ajuste del error de muestreo a través de pruebas o estimaciones de valores de parámetros. El principal desafío de la estadística inferencial radica en la variabilidad del muestreo que afecta la interpretación de la población subyacente. Luego, el orador profundiza en la prueba de hipótesis que se utiliza en la investigación científica, el diagnóstico médico y otros procesos de toma de decisiones para probar teorías y determinar la probabilidad de que las diferencias observadas ocurran por casualidad. Los dos tipos de hipótesis involucradas son la hipótesis nula que no asume ningún efecto sistemático y la hipótesis alternativa que asume la presencia de tal efecto. La sección concluye con una descripción general de la distribución normal estándar utilizada en el análisis estadístico.

  • 05:30:00 El instructor explica el concepto de prueba de hipótesis y sus posibles peligros. La prueba de hipótesis implica calcular las puntuaciones z de los datos y decidir si mantener la hipótesis nula o rechazarla. Sin embargo, el proceso puede resultar en falsos positivos y falsos negativos, los cuales están condicionados a rechazar o no rechazar la hipótesis nula, respectivamente. El instructor enfatiza la importancia de ser cuidadoso al calcular los falsos negativos en función de varios elementos del marco de prueba. Aunque hay críticas a la prueba de hipótesis, sigue siendo muy útil en muchos dominios. El instructor continúa discutiendo la estimación, que está diseñada para dar una estimación de un parámetro y sigue siendo un procedimiento inferencial. Los intervalos de confianza son un enfoque común para la estimación, que se centra en los valores probables del valor de la población.

  • 05:35:00 El video analiza los intervalos de confianza y los tres pasos generales para estimarlos. El primer paso es elegir un nivel de confianza, normalmente del 95%, que da un rango de valores probables. El segundo paso implica un compromiso entre exactitud y precisión. El video demuestra la diferencia entre estimaciones exactas y precisas y el escenario ideal es uno que es a la vez exacto y preciso. El paso final es interpretar correctamente el intervalo de confianza. La interpretación estadísticamente precisa es establecer el intervalo en forma de oración, mientras que la interpretación coloquial describe la probabilidad de que la media de la población se encuentre dentro de ese rango. El video concluye con una demostración de datos generados aleatoriamente que contienen la media de la población y cuántas muestras se necesitan para incluir el verdadero valor de la población en un intervalo de confianza.

  • 05:40:00 Se explican los factores que afectan el ancho de un intervalo de confianza, que incluye el nivel de confianza, la desviación estándar y el tamaño de la muestra. El tutorial proporciona ejemplos gráficos para representar cómo cada uno de los factores influye en el tamaño del intervalo y cómo se incorpora la variabilidad de los datos dentro de la estimación. Se presenta el método de mínimos cuadrados ordinarios (OLS), que es el enfoque más común, así como la máxima verosimilitud (ML), un método para elegir parámetros que hacen que los datos observados sean más probables. Se destaca la diferencia entre estos dos métodos, con OLS actuando como el mejor estimador imparcial lineal, mientras que ML funciona como una especie de búsqueda local.

  • 05:45:00 El instructor explica tres métodos comunes para estimar parámetros de población, incluidos los mínimos cuadrados ordinarios (OLS), la máxima verosimilitud (ML) y el máximo a posteriori (MAP), y cómo los tres métodos se conectan entre sí. Luego, el instructor analiza diferentes medidas de ajuste para la correspondencia entre los datos y el modelo creado, incluidos R2, R2 ajustado, -2LL, AIC, BIC y chi-cuadrado, y sus variaciones, que ayudan a elegir los mejores modelos para el datos y reducir el efecto del sobreajuste.

  • 05:50:00 El video analiza la selección de funciones y cómo se utiliza para seleccionar las mejores funciones o variables, deshacerse de las variables no informativas o ruidosas y simplificar el modelo estadístico que se crea para evitar el sobreajuste. El principal problema con la selección de características es la multicolinealidad, que surge de la superposición entre los predictores y la variable de resultado. El video explica varias formas de lidiar con la multicolinealidad, como valores de probabilidad, coeficientes estandarizados y variaciones en la regresión secuencial. Sin embargo, depender de los valores p puede ser problemático, ya que infla los falsos positivos y los procedimientos graduales aumentan drásticamente el riesgo de sobreajuste. Para hacer frente a estos problemas, existen métodos más nuevos disponibles, como el análisis de elementos comunes, el análisis de dominancia y los pesos de importancia relativa.

  • 05:55:00 El orador analiza los problemas comunes en el modelado, incluidos la no normalidad, la no linealidad, la multicolinealidad y la falta de datos. La no normalidad y la no linealidad pueden distorsionar las medidas y los modelos, ya que asumen la simetría y la naturaleza unimodal de una distribución normal y una relación de línea recta, respectivamente. La multicolinealidad puede afectar los coeficientes en el modelo general, y una forma de abordarla puede ser usar menos variables o confiar en la experiencia del dominio. El problema de la Explosión Combinatoria surge cuando las combinaciones de variables o categorías crecen demasiado rápido para el análisis.

  • 06:00:00 El video analiza los desafíos de lidiar con la explosión combinatoria, la maldición de la dimensionalidad y los datos faltantes en la ciencia de datos. Para abordar el primer desafío, se puede confiar en la teoría o utilizar un enfoque basado en datos, como un modelo Monte Carlo de cadena de Markov, para explorar la gama de posibilidades. Para lidiar con la maldición de la dimensionalidad, uno puede reducir la dimensionalidad de los datos proyectándolos en un espacio de menor dimensión. Finalmente, el problema de los datos faltantes puede crear sesgos y distorsionar el análisis, y se puede abordar verificando patrones, creando nuevas variables e imputando valores faltantes usando varios métodos. También se analiza la validación del modelo y el video presenta varias formas generales de lograrlo, incluido el enfoque bayesiano, la replicación, la validación de exclusión y la validación cruzada.

  • 06:05:00 El orador analiza diferentes métodos para validar modelos estadísticos, como la validación de exclusión, la validación cruzada y la validación de exclusión. Él enfatiza la importancia de probar qué tan bien se sostiene el modelo estadístico desarrollado en varias situaciones, ya que esto ayudará a verificar la validez de su análisis y razonamiento mientras genera confianza en la utilidad de sus resultados. También enfatiza que los principiantes deben considerar la mentalidad de bricolaje (hágalo usted mismo) al comenzar con la ciencia de datos porque las herramientas simples como R y Python pueden ayudarlo a comenzar, y uno no tiene que esperar a que comiencen los desarrollos de vanguardia. Finalmente, advierte a los oyentes que tengan cuidado con los trolls en el campo de la ciencia de datos, ya que hay críticos que pueden estar equivocados e intimidar, pero cada análisis tiene valor, y uno debe escuchar con atención y orientarse hacia los objetivos sin tener cuidado con las probabilidades.

  • 06:10:00 El orador concluye el curso "Estadística y ciencia de datos" alentando a los alumnos a continuar explorando y analizando datos para mejorar sus habilidades. El orador recomienda cursos adicionales para los estudiantes, incluidos cursos conceptuales sobre aprendizaje automático y visualización de datos, así como cursos prácticos sobre procedimientos estadísticos en lenguajes de programación como R, Python y SPSS. El orador también enfatiza la importancia de la experiencia en el dominio de la ciencia de datos, además de las habilidades cuantitativas y de codificación. En última instancia, el orador aconseja a los alumnos que "simplemente comiencen" y no se preocupen por la perfección, ya que siempre hay espacio para mejorar.
 

Convoluciones en aprendizaje profundo: aplicación de demostración interactiva



Convoluciones en aprendizaje profundo: aplicación de demostración interactiva

Bienvenido a la demostración de Steeplezer con Mandy. En este episodio, exploraremos la aplicación de demostración de convolución interactiva en deeplister.com para mejorar nuestra comprensión de las operaciones de convolución utilizadas en las redes neuronales.

Las operaciones de convolución son componentes cruciales en las redes neuronales convolucionales para mapear entradas a salidas usando filtros y una ventana deslizante. Tenemos un episodio dedicado que explica la operación de convolución y su papel en las redes neuronales para una comprensión más fundamental. Ahora, concentrémonos en cómo podemos utilizar la aplicación de demostración de convolución interactiva en deeplister.com para profundizar nuestra comprensión de esta operación. En la página de la aplicación, inicialmente vemos la parte superior y luego nos desplazaremos hacia abajo para ver la parte inferior. La aplicación de demostración nos permite presenciar la operación de convolución en acción en una entrada dada y observar cómo se deriva la salida. Tenemos varias opciones para trabajar en la demostración. En primer lugar, podemos alternar entre el modo de pantalla completa. En segundo lugar, podemos seleccionar el conjunto de datos y elegir el dígito con el que queremos trabajar, que va del 0 al 9, ya que estamos usando MNIST.

En las capas convolucionales de las redes neuronales, los valores de los filtros se aprenden durante el proceso de entrenamiento para detectar varios patrones, como bordes, formas o texturas. En esta demostración, podemos elegir entre diferentes conjuntos de filtros, como filtros de borde, para observar circunvoluciones de ejemplo. Para nuestro primer ejemplo, seleccionaremos el filtro del borde izquierdo para aplicarlo a una imagen de un dígito 9 del conjunto de datos MNIST. Al configurar estas opciones, estamos listos para continuar con la demostración. Se muestra la imagen de entrada del dígito 9, donde cada pequeño cuadrado representa un píxel y su valor. Nos enfocamos en un bloque de píxeles de 3x3 y el filtro de borde izquierdo seleccionado. La operación de convolución implica la multiplicación por elementos de los valores de entrada y filtro, seguida de la suma para obtener el resultado final.

Al pasar el cursor sobre cada píxel, podemos observar la multiplicación que ocurre entre los valores de entrada y de filtro. Después de sumar todos los productos, almacenamos la salida resultante en la parte inferior, que representa la imagen completa después de la convolución. Al hacer clic en el botón de paso, movemos el bloque de entrada un píxel a la derecha (paso de 1) y realizamos la operación de convolución nuevamente. Este proceso continúa hasta llegar al resultado final. También podemos reproducir la demostración para automatizar estas operaciones y pausarla para inspeccionar píxeles específicos.

La salida representa activaciones positivas como píxeles naranjas o rojos, lo que indica los bordes izquierdos detectados por el filtro. Las activaciones negativas se muestran como píxeles azules, que representan los bordes derechos. Por lo general, se aplica una función de activación de valor a la salida de convolución, manteniendo los valores positivos y estableciendo los valores negativos en cero. Al pasar el cursor sobre los valores de salida, podemos correlacionarlos con los valores de entrada y filtro correspondientes. La salida resultante es una colección de activaciones positivas que representan los bordes izquierdos. Podemos reproducir el resto de la demostración para ver el resultado final. Para demostrar el efecto contrario, cambiamos a un filtro de borde derecho, que da como resultado la misma salida con los píxeles positivos y negativos intercambiados.

Como otro ejemplo, cambiamos al conjunto de datos Fashion MNIST y seleccionamos una imagen de camiseta. Aplicando un filtro de borde "superior", podemos observar la detección de los bordes superior e inferior.

Siéntase libre de explorar los diversos ejemplos en la demostración en deeplister.com para profundizar su comprensión de las operaciones de convolución. Gracias por mirar y considere visitar nuestro segundo canal, "The Blizzard Vlog", en YouTube para obtener más contenido. No olvides visitar beeplezer.com para ver la publicación de blog correspondiente y considera unirte a Deep Blizzard Hive Mind para obtener ventajas y recompensas exclusivas.

 

¿Qué es el aprendizaje profundo? (DL 01)



¿Qué es el aprendizaje profundo? (DL 01)

¡Bienvenido al aprendizaje profundo! Soy Bryce y estoy emocionado de ayudarlo a aprender sobre este tema candente en informática. El aprendizaje profundo está en todas partes en nuestra vida diaria. Los algoritmos que reconocen su rostro, entienden su discurso y recomiendan contenido en su plataforma favorita se basan en el aprendizaje profundo.

Pero, ¿qué es exactamente el aprendizaje profundo? Implica el uso de redes neuronales y programación diferenciable para el aprendizaje automático. Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el comportamiento de las neuronas en el cerebro. Consisten en nodos que representan neuronas y bordes dirigidos que representan conexiones entre ellos, y cada borde tiene un peso que indica su fuerza. Las neuronas pueden sumar las entradas ponderadas de sus vecinos para determinar si se activan.

El aprendizaje automático, que se encuentra en la intersección de la inteligencia artificial y la ciencia de datos, se trata de hacer inferencias inteligentes automáticamente a partir de los datos. A diferencia de la informática tradicional, donde los algoritmos están diseñados para resolver problemas directamente, el aprendizaje automático permite que los ejemplos de datos definan las entradas y salidas del problema. Luego implementamos algoritmos que infieren la solución a partir del conjunto de datos.

Los problemas de aprendizaje automático se pueden categorizar como regresión o clasificación. La regresión implica inferir una función que asigna entradas continuas a salidas continuas, como la regresión lineal. La clasificación, por otro lado, asigna etiquetas discretas a puntos de entrada, como inferir límites de decisión.

El aprendizaje profundo nos permite resolver problemas complejos que combinan aspectos de regresión y clasificación. Por ejemplo, el reconocimiento de objetos implica aprender una función que toma una imagen como entrada y genera cuadros delimitadores y etiquetas para los objetos dentro de la imagen.

Para entrenar una red neuronal, usamos gradiente descendente, una técnica que minimiza una función siguiendo su gradiente. Esto requiere diferenciar las activaciones de la red neuronal. Las funciones de activación como las funciones escalonadas no son adecuadas para la diferenciación, por lo que usamos aproximaciones suaves como la función sigmoidea.

Los principios del entrenamiento de redes neuronales y la programación diferenciable se extienden más allá del aprendizaje profundo. Podemos pensar en las neuronas como programas informáticos simples que realizan sumas ponderadas y aplican funciones de activación. Esto lleva al concepto de programación diferenciable, donde las funciones que se pueden operar matemáticamente y diferenciar se pueden incorporar en modelos de aprendizaje profundo.

En este curso, comenzaremos con redes neuronales simples para comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y el descenso de gradiente estocástico. Gradualmente agregaremos complejidad, explorando redes neuronales profundas y programación diferenciable general. En el camino, practicaremos el uso de bibliotecas de aprendizaje profundo, discutiremos las limitaciones y desventajas, y lo prepararemos para diseñar, aplicar, evaluar y criticar modelos de aprendizaje profundo para problemas del mundo real.

Al final del semestre, estará equipado para enfrentar desafíos emocionantes con aprendizaje profundo y tendrá una comprensión integral de sus aplicaciones e implicaciones.

 

Requisitos previos de aprendizaje profundo (DL 02)




Requisitos previos de aprendizaje profundo (DL 02)

Para tener éxito en un curso sobre aprendizaje profundo, necesita experiencia en informática y matemáticas. Específicamente, debería haber tomado cursos en estructuras de datos, álgebra lineal y cálculo multivariable. Exploremos la importancia de cada uno de estos requisitos previos con más detalle.

Tener experiencia en programación es crucial para este curso de informática de pregrado de nivel superior. Las estructuras de datos sirven como requisito previo para garantizar que tenga suficiente experiencia en programación. También será útil comprender los conceptos relacionados con la eficiencia algorítmica que se encuentran en las estructuras de datos.

En este curso, mis videos utilizan principalmente pseudocódigo o expresan cálculos matemáticos. Sin embargo, las tareas requerirán programación tanto en Python como en Julia. Python se usa ampliamente para bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch, por lo que ganará práctica con estas herramientas. Julia, por otro lado, es excelente para cerrar la brecha entre las matemáticas y la computación, facilitando la comprensión del funcionamiento interno de las redes neuronales.

Desde un punto de vista matemático, utilizaremos conceptos de álgebra lineal y cálculo multivariable. Sin embargo, los conceptos específicos en los que nos enfocaremos son solo una fracción de lo que normalmente se enseña en esos cursos. Si solo ha tomado uno de estos cursos, debería poder ponerse al día con los conceptos necesarios del otro con relativa rapidez.

En álgebra lineal, es esencial sentirse cómodo con la notación matricial. El aprendizaje profundo implica operaciones en vectores, matrices y arreglos de dimensiones superiores (tensores). Será necesario dominar los productos matriz-vector, aplicar funciones a matrices y vectores, y operaciones como productos escalares y normas.

El cálculo multivariable es crucial para comprender los gradientes, un concepto clave utilizado a lo largo del curso. Debería sentirse cómodo evaluando gradientes y tomando derivadas parciales utilizando las reglas aprendidas en el cálculo básico, como la regla del producto y la regla del cociente.

Si no está seguro de su conocimiento en álgebra lineal o cálculo multivariable, le proporcionaré una lista de reproducción de videos de Grant Sanderson para ayudarlo a repasar estos temas. Los videos destacados en la lista de reproducción cubren los conceptos específicos que usaremos en el curso.

Al asegurarse de tener una formación sólida en estos temas de requisitos previos, estará bien preparado para abordar las actividades y tareas en la primera semana del curso y tener éxito en el aprendizaje profundo.

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