Redes Neurais em IA e Deep Learning - página 62
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Agrupación: K-medias y jerárquica
Agrupación: K-medias y jerárquica
Hola, soy Luis Serrano. En este video, aprenderemos acerca de dos importantes algoritmos de agrupamiento: agrupamiento k-means y agrupamiento jerárquico. La agrupación en clústeres es una técnica de aprendizaje no supervisada que consiste en agrupar datos en función de la similitud. Aplicaremos estos algoritmos a una aplicación de marketing, específicamente a la segmentación de clientes.
Nuestro objetivo es dividir la base de clientes en tres grupos distintos. Tenemos datos sobre la edad de los clientes y su compromiso con una determinada página. Al graficar estos datos, podemos identificar visualmente tres conglomerados o grupos. El primer grupo está formado por personas de 20 años con poco compromiso (2-4 días a la semana). El segundo grupo está compuesto por personas de entre 30 y 40 años con un alto compromiso. El tercer grupo incluye personas de 50 años con muy poco compromiso.
Ahora, profundicemos en el algoritmo de agrupamiento k-means. Imagine que somos dueños de pizzerías tratando de determinar las mejores ubicaciones para tres pizzerías en una ciudad. Queremos servir a nuestra clientela de manera eficiente. Comenzamos seleccionando al azar tres ubicaciones y colocando una pizzería en cada lugar. Asignamos a los clientes a la pizzería más cercana en función de su ubicación.
A continuación, movemos cada pizzería al centro de las casas a las que sirve. Este paso asegura que la ubicación sea óptima para atender a los clientes de los alrededores. Repetimos el proceso de asignar clientes a la pizzería más cercana y mover las pizzerías a los centros hasta que el algoritmo converja y los grupos se estabilicen.
Determinar el número de clústeres puede ser un desafío. Para abordar esto, podemos usar el método del codo. Calculamos el diámetro de cada agrupamiento, que representa la mayor distancia entre dos puntos del mismo color. Al graficar el número de racimos contra el diámetro, podemos identificar un punto de "codo" donde la mejora se vuelve menos significativa. Este punto de codo indica el número óptimo de clústeres, que, en este caso, es tres.
Ahora, pasemos a la agrupación jerárquica. Nuevamente, nuestro objetivo es encontrar grupos en el conjunto de datos. Comenzamos considerando los dos puntos más cercanos y agrupándolos. Luego, fusionamos iterativamente los siguientes pares más cercanos hasta que decidimos detenernos en función de un umbral de distancia. Este método da como resultado un dendrograma, una estructura en forma de árbol que representa los grupos.
Determinar el umbral de distancia o el número de grupos puede ser subjetivo. Sin embargo, un enfoque alternativo es el método de "agregar y soltar". Trazamos las distancias entre pares de puntos en un dendrograma y examinamos la altura de las líneas curvas. Al analizar las alturas, podemos tomar una decisión informada sobre el umbral de distancia o la cantidad de grupos.
El agrupamiento de K-medias y el agrupamiento jerárquico son algoritmos valiosos para agrupar datos en función de la similitud. La agrupación en clústeres de K-means implica mover centroides iterativamente para optimizar las asignaciones de clústeres, mientras que la agrupación en clústeres jerárquica crea un dendrograma para representar los clústeres. El método del codo y el método de agregar y soltar se pueden utilizar para determinar el número óptimo de grupos o el umbral de distancia.
Análisis de componentes principales (PCA)
Análisis de componentes principales (PCA)
En este video, aprenderemos sobre el análisis de componentes principales (PCA), que es una técnica de reducción de dimensionalidad. PCA se utiliza para reducir el número de columnas en un gran conjunto de datos mientras se conserva la mayor cantidad de información posible. Al proyectar los datos en un espacio de menor dimensión, podemos simplificar el conjunto de datos. Cubriremos varios pasos en este video: proyecciones de modo, matriz de varianza-covarianza, valores propios y vectores propios y, finalmente, PCA.
Para entender el concepto, consideremos el problema de tomar una foto de un grupo de amigos. Necesitamos determinar el mejor ángulo para capturar la imagen. De manera similar, en la reducción de dimensionalidad, queremos capturar la esencia de los datos mientras reducimos el número de dimensiones. Podemos lograr esto proyectando los datos en una línea ideal que maximiza la dispersión de los puntos. Compararemos diferentes proyecciones y determinaremos cuál proporciona una mejor separación entre los puntos.
La reducción de la dimensionalidad es crucial en escenarios en los que tenemos un gran conjunto de datos con numerosas columnas que son difíciles de procesar. Por ejemplo, en un conjunto de datos de vivienda, podemos tener múltiples características, como el tamaño, la cantidad de habitaciones, los baños, la proximidad a las escuelas y la tasa de criminalidad. Al reducir las dimensiones, podemos combinar funciones relacionadas en una sola función, como combinar tamaño, número de habitaciones y baños en una función de tamaño. Esto simplifica el conjunto de datos y captura la información esencial.
Centrémonos en un ejemplo en el que pasamos de dos columnas (número de habitaciones y tamaño) a una sola columna. Queremos capturar la variación en los datos en una sola característica. Al proyectar los datos en una línea que represente mejor la dispersión de los puntos, podemos simplificar el conjunto de datos de dos dimensiones a una dimensión. Este proceso se puede extender para reducir las dimensiones de cinco a dos, capturando la información esencial en un espacio más pequeño.
Para comprender conceptos clave como la media y la varianza, consideremos el equilibrio de pesos. La media es el punto donde las ponderaciones se equilibran y la varianza mide la dispersión de las ponderaciones con respecto a la media. En un conjunto de datos bidimensional, calculamos las variaciones en las direcciones x e y para medir la dispersión de los datos. Sin embargo, es posible que las variaciones por sí solas no capturen las diferencias entre los conjuntos de datos. Introducimos la covarianza, que mide la dispersión y la correlación entre dos variables. Al calcular la covarianza, podemos diferenciar entre conjuntos de datos con varianzas similares.
Ahora, apliquemos estos conceptos a PCA. Comenzamos centrando el conjunto de datos en el origen, creando una matriz de covarianza a partir de las varianzas y covarianzas del conjunto de datos. Esta matriz, comúnmente denominada Sigma, captura la dispersión y las correlaciones entre las variables. Los siguientes pasos involucran valores propios y vectores propios, que brindan información sobre los componentes principales de los datos. Finalmente, aplicamos PCA para proyectar los datos sobre los componentes principales, reduciendo las dimensiones y simplificando el conjunto de datos.
PCA es una poderosa técnica para la reducción de la dimensionalidad. Ayuda a capturar la información esencial en un conjunto de datos mientras reduce la cantidad de dimensiones. Al proyectar los datos en una línea o espacio ideal, podemos simplificar conjuntos de datos complejos y hacerlos más manejables.
¿Cómo recomienda películas Netflix? Factorización de matrices
¿Cómo recomienda películas Netflix? Factorización de matrices
Los sistemas de recomendación son aplicaciones muy fascinantes de aprendizaje automático que son ampliamente utilizadas por plataformas como YouTube y Netflix. Estos sistemas analizan los datos de los usuarios y utilizan varios algoritmos para sugerir películas y videos que se alinean con las preferencias de los usuarios. Un método popular usado en estos sistemas se llama factorización matricial.
Para comprender cómo funciona la factorización de matrices, consideremos un escenario hipotético en el universo de Netflix. Tenemos cuatro usuarios: Anna, Betty, Carlos y Dana, y cinco películas: Película 1, Película 2, Película 3, Película 4 y Película 5. Los usuarios califican las películas en una escala de una a cinco estrellas. y el objetivo es predecir estas calificaciones.
Creamos una tabla donde las filas representan usuarios y las columnas representan películas. Cada entrada en la tabla corresponde a la calificación de un usuario para una película en particular. Por ejemplo, si Anna califica la Película 5 con cuatro de cinco estrellas, registramos esta calificación en la tabla debajo de la fila de Anna y la columna de la Película 5.
Ahora, consideremos la cuestión de cómo se comportan los humanos en términos de preferencias cinematográficas. Examinamos tres tablas diferentes para determinar cuál es más realista. La primera tabla asume que todos los usuarios califican todas las películas con una puntuación de 3, lo cual no es realista ya que asume que todos tienen las mismas preferencias. La tercera tabla consta de calificaciones aleatorias, que tampoco reflejan con precisión el comportamiento humano. Sin embargo, la segunda tabla, que exhibe dependencias entre filas y columnas, parece ser la representación más realista.
Al analizar la segunda tabla, observamos dependencias como usuarios con preferencias similares y películas con calificaciones similares. Por ejemplo, la primera y la tercera fila de la tabla son idénticas, lo que indica que Anna y Carlos tienen preferencias muy similares. Esta similitud permite que Netflix los trate como la misma persona al hacer recomendaciones. También notamos que las columnas 1 y 4 son iguales, lo que sugiere que la Película 1 y la Película 4 pueden ser similares en términos de contenido o atractivo. Además, encontramos una dependencia entre tres filas, donde los valores de la segunda y tercera fila se pueden sumar para obtener los valores de la cuarta fila. Esta dependencia implica que las preferencias de un usuario pueden derivarse de las preferencias de otros usuarios. Estas dependencias, aunque no siempre se pueden explicar explícitamente, brindan información valiosa que se puede aprovechar en los sistemas de recomendación.
Para utilizar estas dependencias y hacer predicciones de calificación, entra en juego la factorización de matrices. La factorización de matrices consiste en descomponer una matriz grande y compleja en el producto de dos matrices más pequeñas. En este caso, la matriz grande representa la tabla de calificación de películas del usuario, mientras que las matrices más pequeñas representan las preferencias del usuario y las características de la película.
Para encontrar estas dos matrices más pequeñas, presentamos características como comedia y acción para películas. Cada película se califica según su nivel de comedia y acción. Del mismo modo, los usuarios están asociados con sus preferencias para estas características. Luego, el producto escalar se usa para predecir las calificaciones al considerar la afinidad de un usuario por ciertas características y las calificaciones de características de una película. Por ejemplo, si a un usuario le gusta la comedia pero no le gusta la acción y una película tiene calificaciones altas para la comedia pero calificaciones bajas para la acción, el cálculo del producto escalar daría como resultado una calificación que se alinea con las preferencias del usuario.
Al aplicar este cálculo de producto escalar a cada combinación de usuario y película, podemos generar calificaciones previstas y completar las entradas que faltan en la tabla de calificación. Este proceso nos permite expresar la matriz original como producto de las dos matrices más pequeñas, logrando la factorización de matrices.
Vale la pena señalar que las dependencias que descubrimos anteriormente entre filas y columnas todavía están presentes en las matrices factorizadas. Por ejemplo, la similitud entre Anna y Carlos se refleja en la similitud de sus filas correspondientes en la matriz de características del usuario. De manera similar, las películas con calificaciones similares exhiben similitud en sus puntajes de funciones en la matriz de funciones de películas. Además, se pueden observar relaciones más complejas, como la relación entre usuarios y películas a través de sus preferencias compartidas para ciertas funciones.
Una vez que hemos obtenido las matrices factorizadas que representan las preferencias de los usuarios y las características de las películas, podemos aprovecharlas para hacer recomendaciones personalizadas. Para un usuario determinado, podemos comparar sus preferencias en la matriz de características del usuario con las puntuaciones de características de todas las películas en la matriz de características de la película. Al calcular el producto escalar entre el vector de preferencias del usuario y el vector de características de cada película, podemos determinar la calificación prevista para ese par de película y usuario. Estas calificaciones previstas sirven como base para recomendar películas al usuario.
Para ilustrar esto, consideremos a Anna como nuestro usuario objetivo. Extraemos las preferencias de Anna de la matriz de funciones del usuario y las comparamos con las puntuaciones de funciones de todas las películas en la matriz de funciones de la película. Al calcular el producto escalar entre el vector de preferencias de Anna y el vector de características de cada película, obtenemos una lista de calificaciones pronosticadas para Anna. Cuanto mayor sea la calificación prevista, más probable es que Anna disfrute de esa película en particular. Según estas calificaciones previstas, podemos generar una lista clasificada de recomendaciones de películas para Anna.
Es importante tener en cuenta que la precisión de estas recomendaciones depende de la calidad de la factorización y la representación de características. Si el proceso de factorización captura los patrones subyacentes y las dependencias en las calificaciones de películas de los usuarios, y si las funciones representan de manera efectiva las características de las películas y las preferencias de los usuarios, es más probable que las recomendaciones sean relevantes y estén alineadas con los gustos de los usuarios.
La factorización de matrices es solo una de las muchas técnicas utilizadas en los sistemas de recomendación y ha demostrado ser eficaz para capturar factores latentes y generar recomendaciones personalizadas. Plataformas como Netflix y YouTube aprovechan estas técnicas para mejorar la experiencia del usuario al sugerir contenido que es probable que los usuarios disfruten en función de sus interacciones y preferencias anteriores.
La factorización matricial es un enfoque poderoso en los sistemas de recomendación que descompone una matriz de calificación de película de usuario en dos matrices más pequeñas que representan las preferencias del usuario y las características de la película. Al capturar dependencias y patrones en los datos, permite generar predicciones precisas y recomendaciones personalizadas.
Asignación latente de Dirichlet (Parte 1 de 2)
Asignación latente de Dirichlet (Parte 1 de 2)
Hola, soy Luis Serrano y este es el primero de dos videos sobre la Asignación Latente de Dirichlet (LDA). LDA es un algoritmo utilizado para clasificar documentos en temas. Consideremos un corpus de documentos, como artículos de noticias, donde cada artículo está asociado con uno o más temas. Sin embargo, no conocemos los temas de antemano, solo el texto de los artículos. El objetivo es desarrollar un algoritmo que pueda categorizar estos documentos en temas.
Para ilustrar el concepto, usemos un pequeño ejemplo con cuatro documentos, cada uno con cinco palabras. Para simplificar, supongamos que solo hay cuatro palabras posibles en nuestro idioma: "pelota", "planeta" (o "galaxia"), "referéndum" y tres temas posibles: ciencia, política y deportes.
Basándonos en las palabras de los documentos, podemos asignar temas a cada documento. Por ejemplo, el primer documento contiene las palabras "pelota" y "galaxia", lo que sugiere un tema deportivo. El segundo documento incluye la palabra "referéndum", que indica un tema político. El tercer documento tiene las palabras "planeta" y "galaxia", lo que indica un tema científico. El cuarto documento es ambiguo, pero contiene las palabras "planeta" y "galaxia", lo que también sugiere un tema científico.
Sin embargo, esta categorización se basa en nuestra comprensión de las palabras como humanos. La computadora, en cambio, solo sabe si las palabras son iguales o diferentes y si aparecen en el mismo documento. Aquí es donde entra en juego la asignación latente de Dirichlet.
LDA adopta un enfoque geométrico para categorizar documentos en temas. Imagina un triángulo con esquinas que representan los temas (ciencia, política y deportes). El objetivo es colocar los documentos dentro de este triángulo, cerca de los temas correspondientes. Algunos documentos pueden encontrarse en el límite entre dos temas si contienen palabras relacionadas con ambos temas.
Se puede pensar en LDA como una máquina que genera documentos. Tiene ajustes y engranajes. Al ajustar la configuración, podemos controlar la salida de la máquina. Los engranajes representan el funcionamiento interno de la máquina. Cuando la máquina genera un documento, puede que no sea el documento original sino una combinación aleatoria de palabras.
Para encontrar la mejor configuración para la máquina, ejecutamos varias instancias y comparamos los documentos generados con los originales. Las configuraciones que generan documentos más parecidos a los originales, aunque con baja probabilidad, se consideran las mejores. Desde estos ajustes, podemos extraer los temas.
El plano de la máquina, como se describe en la literatura, puede parecer complejo al principio. Sin embargo, si lo desglosamos, consta de distribuciones de Dirichlet (los ajustes) y distribuciones multinomiales (los engranajes). Estas distribuciones nos ayudan a generar temas y palabras en los documentos.
Las distribuciones de Dirichlet se pueden imaginar como distribuciones de puntos dentro de una forma geométrica. Por ejemplo, en forma triangular, los puntos representan la distribución de temas en los documentos. La distribución se ve afectada por parámetros que controlan si los puntos gravitan hacia las esquinas (temas) o hacia el centro.
Las distribuciones multinomiales, por otro lado, representan la distribución de palabras dentro de cada tema. Los puntos dentro de una forma geométrica, como un tetraedro, indican la combinación de palabras para un tema en particular.
LDA combina estas distribuciones para generar documentos. La probabilidad de que aparezca un documento se calcula utilizando una fórmula que involucra la configuración y los engranajes de la máquina.
LDA es un algoritmo que ayuda a categorizar documentos en temas. Utiliza distribuciones geométricas para representar las relaciones entre documentos, temas y palabras. Al ajustar la configuración de la máquina, podemos generar documentos que se parecen mucho a los originales. Desde estos ajustes, podemos extraer los temas.
Asignación de Dirichlet latente de entrenamiento: Muestreo de Gibbs (Parte 2 de 2)
Asignación de Dirichlet latente de entrenamiento: Muestreo de Gibbs (Parte 2 de 2)
Hola, soy Luis Serrano y en este video les mostraré cómo entrenar un modelo de Asignación de Dirichlet Latente (LDA) usando muestreo de Gibbs. Este video es la segunda parte de una serie de dos partes. En el primer video, discutimos qué es LDA y exploramos las distribuciones de Dirichlet con más detalle. Sin embargo, no es necesario ver el primer video para entender este.
Hagamos un resumen rápido del problema que estamos tratando de resolver. Tenemos una colección de documentos, como artículos de noticias, y cada documento se puede asociar con uno o más temas, como ciencia, política o deportes. Sin embargo, no conocemos los temas de los documentos, solo el texto dentro de ellos. Nuestro objetivo es agrupar estos artículos por tema basándose únicamente en su texto usando LDA.
En el video anterior, vimos un ejemplo con cuatro documentos y un vocabulario limitado que consta de cuatro palabras: "pelota", "planeta", "galaxia" y "referéndum". Asignamos colores (que representan temas) a cada palabra y observamos que la mayoría de los artículos estaban predominantemente asociados con un solo tema. También notamos que las palabras tendían a asociarse en su mayoría con un tema específico.
Para resolver este problema usando LDA, necesitamos asignar temas tanto a palabras como a documentos. A cada palabra se le pueden asignar varios temas, y cada documento también puede tener varios temas. Nuestro objetivo es encontrar una asignación de temas a palabras que haga que cada documento sea lo más monocromático posible y que cada palabra sea principalmente monocromática. De esta manera, podemos agrupar los artículos de manera efectiva sin depender de definiciones de palabras o temas.
Ahora, profundicemos en la solución de este problema usando el muestreo de Gibbs. Imagina organizar una habitación desordenada sin saber la posición general de los objetos. Solo puede confiar en cómo se deben colocar los objetos entre sí. De manera similar, organizaremos las palabras asignando colores de uno en uno, asumiendo que todas las demás asignaciones son correctas.
Inicialmente, comenzamos con una asignación aleatoria de colores a las palabras. Luego, mejoramos iterativamente la tarea eligiendo una palabra al azar y reasignándole un color basado en las otras tareas. Por ejemplo, si seleccionamos la palabra "pelota" y asumimos que todas las demás asignaciones son correctas, determinamos el mejor color para "pelota" considerando su prevalencia en el documento y su prevalencia entre todas las apariciones de la palabra. Multiplicamos las probabilidades asociadas a cada color y elegimos el color con el resultado más alto.
Al repetir este proceso para cada palabra, mejoramos gradualmente la asignación de colores a las palabras, haciendo que los artículos sean más monocromáticos y las palabras en su mayoría monocromáticas. Aunque este algoritmo no garantiza la solución perfecta, resuelve el problema de manera efectiva sin depender de definiciones de palabras o temas.
En la parte restante del video, proporcionaré más detalles sobre cómo resolver este problema utilizando el muestreo de Gibbs. Al organizar la habitación un objeto a la vez, podemos transformar una habitación desordenada en una limpia. De manera similar, al asignar colores a las palabras una por una, podemos entrenar efectivamente un modelo LDA usando el muestreo de Gibbs.
Así que continuemos con nuestro algoritmo de muestreo de Gibbs. Hemos coloreado la palabra "pelota" en el documento uno como rojo según la prevalencia de palabras rojas en el documento y la prevalencia del color rojo para la palabra "pelota" en todos los documentos. Ahora, pasemos a la siguiente palabra y repitamos el proceso.
La siguiente palabra es "galaxia" en el documento uno. Nuevamente, suponiendo que todas las demás palabras estén coloreadas correctamente, consideramos los colores azul, verde y rojo como candidatos para la palabra "galaxia". Ahora, contemos el número de palabras azules, verdes y rojas en el documento uno. Encontramos que hay una palabra azul, una palabra verde y una palabra roja. Dado que los tres colores están igualmente representados, no tenemos un claro ganador basado solo en el documento uno.
A continuación, centrémonos solo en la palabra "galaxia" en todos los documentos. Contando las ocurrencias, encontramos dos palabras azules, dos palabras verdes y dos palabras rojas. Una vez más, no hay un color mayoritario claro para la palabra "galaxia" en todos los documentos.
En este caso, podemos asignar aleatoriamente un color a la palabra "galaxy" o elegir un color predeterminado. Digamos que le asignamos aleatoriamente el color azul. Ahora, hemos actualizado el color de la palabra "galaxy" en el documento uno a azul.
Repetimos este proceso para todas las palabras en todos los documentos, considerando su contexto local y global, y actualizando sus colores en función de la prevalencia de colores en cada documento y la prevalencia de colores para cada palabra en todos los documentos. Seguimos iterando a través de las palabras hasta que las hayamos leído todas varias veces.
Después de varias iteraciones, convergemos en un coloreado que satisface nuestro objetivo de hacer que cada artículo sea lo más monocromático posible y cada palabra lo más monocromática posible. Hemos entrenado efectivamente un modelo de asignación de Dirichlet latente (LDA) utilizando el muestreo de Gibbs.
El muestreo de Gibbs es una técnica que nos permite resolver el problema de asignar temas a los documentos sin depender de las definiciones de las palabras. Implica la actualización iterativa de los colores de las palabras en función de la prevalencia de colores en cada documento y la prevalencia de colores para cada palabra en todos los documentos. Este proceso da como resultado una coloración que representa los temas de los documentos, incluso sin conocer el significado de las palabras.
Al usar el muestreo de Gibbs, podemos entrenar de manera efectiva un modelo LDA y agrupar artículos por temas basados únicamente en el contenido del texto sin conocimiento previo de los temas o el significado de las palabras. Este enfoque es particularmente útil en tareas de procesamiento de lenguaje natural donde el objetivo es descubrir temas o temas latentes dentro de una colección de documentos.
Descomposición de valores singulares (SVD) y compresión de imágenes
Descomposición de valores singulares (SVD) y compresión de imágenes
Hola, soy Louis Sorano y en este video discutiré el concepto de Descomposición de Valor Singular (SVD). SVD implica rotaciones y estiramientos que tienen varias aplicaciones, como la compresión de imágenes. Si está interesado, puede encontrar el código de la aplicación en mi repositorio de GitHub, que está vinculado en los comentarios. Además, tengo un libro llamado "Rocking Machine Learning", y puede encontrar el enlace en los comentarios junto con un código de descuento.
Ahora vamos a sumergirnos en las transformaciones. Las transformaciones se pueden ver como funciones que toman puntos y los asignan a otros puntos. Estirar y comprimir son ejemplos de transformaciones que se pueden aplicar horizontal o verticalmente a una imagen. Rotar una imagen en cierto ángulo es otro tipo de transformación.
Ahora, resolvamos un rompecabezas. ¿Puedes transformar el círculo de la izquierda en la elipse de la derecha usando solo rotaciones, estiramientos/compresiones horizontales y verticales? Pausa el video y pruébalo.
Para resolver este rompecabezas, estiramos el círculo horizontalmente, lo comprimimos verticalmente y luego lo giramos en sentido antihorario para obtener la elipse deseada.
Pasemos a un rompecabezas más desafiante. Esta vez, tenemos que transformar el círculo de color en la elipse de color conservando los colores. Antes de estirar o comprimir, necesitamos rotar el círculo a la orientación correcta. Después de eso, podemos aplicar los estiramientos y compresiones, y luego rotar nuevamente para lograr el resultado deseado.
La conclusión clave aquí es que cualquier transformación lineal se puede expresar como una combinación de rotaciones y estiramientos. Una transformación lineal se puede representar mediante una matriz, y SVD nos ayuda a descomponer una matriz en tres partes: dos matrices de rotación y una matriz de escala.
Estas matrices de rotación y escala se pueden utilizar para imitar cualquier transformación lineal. Las rotaciones representan rotaciones por un ángulo, y las matrices de escala representan estiramientos o compresiones horizontales y verticales. Las matrices con propiedades especiales, como las matrices diagonales, representan transformaciones de escala.
La ecuación de descomposición SVD, A = UΣVᴴ, expresa una matriz A como el producto de estas tres matrices: una matriz de rotación U, una matriz de escala Σ y otra matriz de rotación Vᴴ (la transpuesta conjugada o adjunta de V). Esta ecuación nos permite descomponer cualquier matriz en sus partes constituyentes.
Para encontrar el SVD, existen métodos matemáticos disponibles, pero también podemos usar herramientas como Wolfram Alpha o el paquete NumPy en Python.
La descomposición SVD ayuda en la reducción de dimensionalidad y la simplificación de matrices. Al analizar la matriz de escala Σ, podemos comprender las características de la transformación. Un factor de escala grande indica estiramiento, mientras que un factor pequeño indica compresión. Si un factor de escala se convierte en cero, la transformación se vuelve degenerada y puede comprimir todo el plano en una línea.
Al modificar la matriz de escala, podemos comprimir una matriz de mayor rango en una matriz de menor rango, reduciendo efectivamente la cantidad de información necesaria para representar la matriz original. Esta compresión se logra expresando la matriz como el producto de dos matrices más pequeñas. Sin embargo, no todas las matrices se pueden comprimir de esta manera.
La descomposición de valores singulares (SVD) es una poderosa herramienta que nos permite descomponer una matriz en rotaciones y estiramientos. Esta descomposición tiene aplicaciones en varios campos, incluida la compresión de imágenes y la reducción de la dimensionalidad.
La revolución de la IA | Foro Global de Toronto 2019
La revolución de la IA | Foro Global de Toronto 2019 | jueves 5 de septiembre |
Si alguien en esta sala cree que estaba un poco intimidado antes de aceptar hacer esta entrevista, estaría en lo correcto. Sin embargo, dejemos eso a un lado y concentrémonos en tener una discusión productiva. Mi objetivo es que todos se vayan de aquí con un mayor entendimiento que cuando llegaron. Vamos a empezar.
Para proporcionar un poco de contexto, el Premio Turing fue otorgado recientemente a mí y a mi colega por nuestro trabajo sobre redes neuronales y aprendizaje profundo. Pensé que sería útil si Jeff pudiera explicar qué es el aprendizaje profundo y qué son las redes neuronales.
Hace unos sesenta años, había dos ideas principales sobre la creación de sistemas inteligentes. Un enfoque se basaba en la lógica e implicaba el procesamiento de cadenas de símbolos utilizando reglas de inferencia. El otro enfoque se inspiró en la estructura del cerebro, donde una red de células cerebrales interconectadas aprendió y se adaptó. Estos dos paradigmas eran bastante diferentes y, durante mucho tiempo, el enfoque de red neuronal luchó para ofrecer resultados satisfactorios. La falta de progreso se debió a la limitada disponibilidad de datos y poder computacional.
Sin embargo, a principios de este siglo, fuimos testigos de un cambio significativo. Con el crecimiento exponencial de los datos y el poder de cómputo, los sistemas que aprendieron de los ejemplos se volvieron altamente efectivos. En lugar de programar tareas específicas, creamos grandes redes de células cerebrales simuladas y ajustamos la fuerza de conexión entre ellas para lograr el comportamiento deseado. Al proporcionar datos de entrada y la salida correcta correspondiente, la red aprendió a generalizar y hacer predicciones precisas. Este enfoque, conocido como aprendizaje profundo, ha revolucionado el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes, la traducción automática y varias otras tareas.
Si bien el aprendizaje profundo está inspirado en el cerebro, es importante tener en cuenta que los detalles de cómo funciona difieren significativamente. Opera a un nivel abstracto, imitando la capacidad del cerebro para aprender de los ejemplos y adaptar las fortalezas de las conexiones.
Ahora, permítanme explicar por qué el aprendizaje es tan crucial y por qué el enfoque tradicional de IA basado en símbolos y reglas no funcionó. Existe una gran cantidad de conocimiento que poseemos pero que no podemos explicar o programar fácilmente en las computadoras. Por ejemplo, sabemos cómo reconocer objetos como un vaso de agua, pero transferir ese conocimiento a las computadoras es un desafío. Nuestra comprensión de muchos aspectos de la cognición humana no se disecciona fácilmente ni se traduce en instrucciones explícitas para las máquinas. Del mismo modo, no podemos explicar ciertas cosas a otra persona porque carecemos de acceso consciente a ese conocimiento oculto en nuestro cerebro.
Para proporcionar a las computadoras tal conocimiento, aprender de los datos es primordial. Al igual que los niños aprenden de sus experiencias, las computadoras pueden adquirir conocimientos entrenándose con grandes cantidades de datos. Este enfoque se acerca más a emular la forma en que funciona nuestro cerebro, aunque no es una réplica exacta. Por lo tanto, la capacidad de aprender de los datos es un aspecto fundamental de la IA y el aprendizaje automático.
Con respecto a nuestros antecedentes, aunque inicialmente estudié psicología cognitiva, no encontré mucho éxito en ese campo. De hecho, me inspiré a explorar otras vías porque las ideas propuestas por los psicólogos cognitivos parecían inadecuadas y poco prácticas para crear sistemas inteligentes.
Ahora, abordemos la perseverancia requerida en la investigación científica y por qué continuamos a pesar de haber sido ignorados inicialmente. Para tener éxito en la investigación, uno debe estar dispuesto a recorrer caminos no convencionales. La investigación se trata de exploración y descubrimiento, a menudo involucrando ideas que otros pueden encontrar inverosímiles. Requiere confianza en sí mismo, la voluntad de asumir riesgos y la capacidad de perseguir lo que otros pasan por alto. Inicialmente, nuestro enfoque de la IA no se tomó en serio, pero teníamos confianza en nuestras ideas y estábamos dispuestos a seguirlas, lo que finalmente condujo a avances en el aprendizaje profundo.
En el futuro, preguntó sobre iniciativas emocionantes en las que se está aplicando el aprendizaje profundo. Las aplicaciones son diversas, desde abordar el cambio climático mejorando la eficiencia de los paneles solares, la captura de carbono y las baterías, hasta mejorar el uso de la electricidad a través de mejores pronósticos y utilizando fuentes de energía renovable de manera más eficiente. Las empresas también utilizan ampliamente el aprendizaje profundo para mejorar las interacciones con los clientes, como en los motores de búsqueda, las recomendaciones, la publicidad personalizada y los asistentes virtuales. También se está aplicando en el cuidado de la salud para diagnosticar enfermedades, analizar imágenes médicas y descubrir nuevos candidatos a fármacos. En el campo de los vehículos autónomos, el aprendizaje profundo juega un papel crucial en los sistemas de percepción, toma de decisiones y control, haciendo que el transporte sea más seguro y eficiente.
Otra área interesante es el procesamiento del lenguaje natural, donde se utilizan modelos de aprendizaje profundo para comprender y generar el lenguaje humano. Esto ha llevado a avances significativos en la traducción automática, los chatbots, los asistentes de voz y el análisis de sentimientos. El aprendizaje profundo también se utiliza en el campo de las finanzas para la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y el comercio de alta frecuencia.
Además, el aprendizaje profundo está avanzando a pasos agigantados en la investigación y exploración científica. Está ayudando a analizar grandes conjuntos de datos en campos como la astronomía, la genómica y la física de partículas, lo que lleva a nuevos descubrimientos y conocimientos. El aprendizaje profundo incluso se está utilizando en aplicaciones creativas, como generar arte, música y literatura.
A pesar del notable progreso, el aprendizaje profundo todavía enfrenta desafíos. Una preocupación importante es la dependencia de grandes cantidades de datos etiquetados para el entrenamiento. Adquirir y anotar dichos conjuntos de datos puede llevar mucho tiempo y ser costoso. Los investigadores están explorando activamente métodos para mejorar la eficiencia y hacer que el aprendizaje profundo sea más eficiente con los datos.
Otro desafío es la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje profundo. Debido a su complejidad, puede ser difícil entender por qué un modelo de aprendizaje profundo tomó una decisión o predicción específica. Esta falta de transparencia plantea preocupaciones éticas y legales, particularmente en áreas sensibles como la atención médica y la justicia penal. Los investigadores se esfuerzan por desarrollar técnicas que mejoren la interpretabilidad y establezcan la confianza en los sistemas de aprendizaje profundo.
Por último, garantizar la equidad y evitar sesgos en los modelos de aprendizaje profundo es una preocupación constante. Los sesgos presentes en los datos de entrenamiento pueden generar predicciones sesgadas y resultados injustos. Se están realizando esfuerzos para desarrollar algoritmos justos e imparciales, junto con pautas y regulaciones para abordar estos problemas.
El aprendizaje profundo ha revolucionado la inteligencia artificial al permitir que las máquinas aprendan de los datos y hagan predicciones precisas. Ha encontrado aplicaciones en diversos campos y tiene el potencial de impulsar nuevos avances en la ciencia, la tecnología y la sociedad. Sin embargo, se deben abordar desafíos como los requisitos de datos, la interpretabilidad y la equidad para garantizar el uso responsable y beneficioso del aprendizaje profundo en el futuro.
Entrevista completa: "El padrino de la inteligencia artificial" habla sobre el impacto y el potencial de la IA
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En este momento actual en IA y aprendizaje automático, se considera un momento crucial. El éxito de ChatGPT, un gran modelo de lenguaje, ha demostrado las impresionantes capacidades de estos modelos. El público en general se ha vuelto más consciente del potencial de la IA, particularmente después de que Microsoft lanzó su propio modelo de lenguaje. Esta repentina toma de conciencia entre el público ha sorprendido a muchos, aunque los investigadores y las grandes empresas han estado al tanto de estos avances durante años.
Cuando se les preguntó acerca de su experiencia inicial con ChatGPT, la respuesta no fue de asombro. El usuario había usado modelos similares antes, como GPT-2 y un modelo de Google que podía explicar el humor de los chistes en lenguaje natural. Si bien ChatGPT no los sorprendió mucho, GPT-2 dejó una gran impresión. Sin embargo, la reacción del público a las capacidades de ChatGPT los sorprendió, ya que se convirtió en el fenómeno de IA de más rápido crecimiento.
La conversación pasó a la historia de la IA, con dos escuelas de pensamiento distintas. La IA convencional se centró en el razonamiento y la lógica, mientras que las redes neuronales, el área de interés del usuario, estudiaron los aspectos biológicos del cerebro. A pesar de estar a la vanguardia en redes neuronales, convencer a otros de su potencial en la década de 1980 fue un desafío. El usuario cree que las redes neuronales no funcionaban de manera óptima en ese entonces debido a la capacidad informática y los conjuntos de datos limitados. Sin embargo, los principales investigadores de IA descartaron esto como una excusa para sus deficiencias.
El interés principal del usuario radica en comprender cómo funciona el cerebro, en lugar de únicamente crear IA. Si bien las implementaciones exitosas de IA pueden generar subvenciones y reconocimiento, su objetivo es obtener información sobre el cerebro. Creen que las redes neuronales artificiales actuales utilizadas en la IA difieren de cómo funciona realmente el cerebro. El usuario expresó su opinión de que el proceso de aprendizaje del cerebro difiere de la técnica de retropropagación ampliamente utilizada en IA.
La discusión profundizó en las limitaciones de la comunicación humana en comparación con los modelos de IA. Si bien los humanos pueden comunicar ideas complejas a través del lenguaje natural, están limitados por la velocidad a la que pueden transmitir información. Por el contrario, los modelos de IA pueden procesar grandes cantidades de datos en varias computadoras, lo que les permite acumular conocimientos más allá de la comprensión humana. Sin embargo, los humanos todavía se destacan en el razonamiento, la extracción de conocimiento de conjuntos de datos limitados y la realización de tareas que requieren una comprensión innata.
La conversación abordó el trabajo inicial del usuario en el modelado del lenguaje en 1986, donde desarrollaron un modelo que predecía la última palabra de una oración. Si bien el modelo se mostró prometedor, estaba limitado por la potencia informática y los conjuntos de datos disponibles en ese momento. El usuario cree que si tuviera acceso a la potencia informática y los conjuntos de datos disponibles en la actualidad, el rendimiento del modelo habría mejorado significativamente.
En la década de 1990, las redes neuronales enfrentaron desafíos ya que otras técnicas de aprendizaje parecían más prometedoras y tenían teorías matemáticas más sólidas. La IA convencional perdió interés en las redes neuronales, excepto dentro de la psicología, donde los investigadores vieron su potencial para comprender el aprendizaje humano. La década de 2000 marcó un punto de inflexión cuando se desarrollaron técnicas de aprendizaje profundo, incluido el entrenamiento previo y los modelos generativos, que permitieron que las redes neuronales con múltiples capas aprendan tareas complejas.
Dos hitos significativos ocurrieron en 2012. En primer lugar, la investigación del usuario de 2009, que mejoró el reconocimiento de voz utilizando redes neuronales profundas, se difundió a los principales laboratorios de reconocimiento de voz. Esto condujo a avances significativos en la tecnología de reconocimiento de voz, incluida la implementación de redes neuronales profundas de Google en Android, que rivaliza con las capacidades de Siri. En segundo lugar, dos estudiantes del usuario desarrollaron un sistema de reconocimiento de objetos que superó a los métodos anteriores. Este sistema utilizó detectores de características y representaciones jerárquicas para identificar objetos en imágenes.
Para explicar la diferencia entre su enfoque y los métodos anteriores, el usuario proporcionó una analogía utilizando el reconocimiento de aves en imágenes. Los enfoques tradicionales requerían detectores de características hechos a mano en diferentes niveles, comenzando desde los bordes básicos y progresando hacia componentes de objetos más complejos. Por el contrario, las redes neuronales profundas que utilizan la retropropagación se inicializaron, entonces no podrían decirle cómo ajustar los pesos para que sea más probable predecir el pájaro la próxima vez. Pero si sucediera predecir pájaro, entonces podría ajustar los pesos de tal manera que la salida sería más parecida a un pájaro la próxima vez. Por lo tanto, ajustaría los pesos en función de la diferencia entre el resultado previsto y el resultado deseado, y seguiría haciendo esto en muchos ejemplos hasta que el modelo mejore en el reconocimiento de aves.
La idea es que al ajustar los pesos en función del error entre el resultado previsto y el resultado deseado, puede mejorar gradualmente la capacidad del modelo para reconocer aves. Este proceso se repite para millones o incluso miles de millones de imágenes, lo que permite que el modelo aprenda de una gran cantidad de datos y sea muy preciso en sus predicciones.
Este enfoque, conocido como retropropagación, revolucionó el campo de las redes neuronales en la década de 1980 y sigue siendo una técnica fundamental en el aprendizaje profundo en la actualidad. Sin embargo, a pesar de su éxito en el logro de resultados impresionantes, todavía hay debates e investigaciones en curso sobre si la retropropagación es un modelo preciso de cómo aprende realmente el cerebro.
Algunos investigadores argumentan que el proceso de aprendizaje del cerebro puede involucrar mecanismos y principios adicionales que la retropropagación no captura por completo. Sugieren que nuestra comprensión de cómo funciona el cerebro aún es incompleta, y puede haber enfoques alternativos para construir sistemas de IA que se alineen más estrechamente con los procesos del cerebro.
Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo, impulsados por la retropropagación y otras técnicas, han logrado avances significativos en varios dominios, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural e incluso los juegos. Estos modelos han demostrado capacidades notables y han captado la atención y el entusiasmo tanto de los investigadores como del público en general.
A medida que navegamos por este momento actual en IA y aprendizaje automático, está claro que los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT han mostrado el potencial de estas tecnologías. Pueden realizar tareas impresionantes, generar contenido creativo y proporcionar información valiosa. Sin embargo, todavía queda mucho por aprender y explorar en términos de cómo la IA puede imitar mejor la inteligencia y la comprensión humanas.
A medida que los investigadores continúan profundizando en los misterios del cerebro y refinando las técnicas de IA, podemos anticipar nuevos avances y avances. El futuro de la IA es muy prometedor, pero también plantea cuestiones importantes sobre la ética, la privacidad y el desarrollo y despliegue responsable de estas poderosas tecnologías.
En términos de inteligencia biológica, el cerebro de cada individuo es único y la transferencia de conocimiento entre individuos se basa en el lenguaje. Por otro lado, en los modelos de IA actuales, como las redes neuronales, los modelos idénticos se ejecutan en diferentes computadoras y pueden compartir puntos fuertes de conexión, lo que les permite compartir miles de millones de números. Este intercambio de puntos fuertes de conexión les permite reconocer diferentes objetos. Por ejemplo, un modelo puede aprender a reconocer gatos mientras que otro puede aprender a reconocer pájaros, y pueden intercambiar sus puntos fuertes de conexión para realizar ambas tareas. Sin embargo, este intercambio solo es posible en computadoras digitales, ya que es un desafío hacer que diferentes cerebros biológicos se comporten de manera idéntica y compartan conexiones.
La razón por la que no podemos quedarnos con las computadoras digitales se debe a su alto consumo de energía. Si bien los requisitos de energía han disminuido a medida que los chips mejoran, es necesario ejecutar una computadora digital a alta potencia para realizar cálculos precisos. Sin embargo, si ejecutamos los sistemas a una potencia más baja, similar a cómo funciona el cerebro con 30 vatios, podemos permitir algo de ruido y adaptar el sistema para que funcione de manera efectiva. La adaptabilidad del cerebro a una energía más baja le permite funcionar incluso sin requisitos de energía precisos. Por el contrario, los grandes sistemas de IA requieren una potencia mucho mayor, como un megavatio, ya que consisten en varias copias del mismo modelo. Esta marcada diferencia en los requisitos de energía, aproximadamente un factor de mil, sugiere que habrá una fase en la que el entrenamiento ocurra en computadoras digitales, seguida de la ejecución de los modelos entrenados en sistemas de bajo consumo.
El impacto generalizado de esta tecnología es difícil de señalar en un área específica. Se espera que impregne varios aspectos de nuestras vidas. Los modelos como ChatGPT ya se están volviendo omnipresentes. Por ejemplo, Google utiliza redes neuronales para mejorar los resultados de búsqueda y estamos pasando a una fase en la que los chatbots como ChatGPT son cada vez más frecuentes. Sin embargo, estos modelos de lenguaje, si bien son capaces de generar texto, carecen de una verdadera comprensión de la verdad. Están entrenados en datos inconsistentes y su objetivo es predecir la siguiente oración que alguien podría decir en la web. En consecuencia, combinan diferentes opiniones para modelar varias posibles respuestas. Esto difiere de los humanos que luchan por una cosmovisión consistente, especialmente cuando se trata de actuar en el mundo.
En el futuro, el desarrollo de los sistemas de IA debe abordar el desafío de comprender diferentes perspectivas y adaptarse a las diferentes visiones del mundo. Sin embargo, esto presenta un dilema ya que hay casos en los que existe una verdad objetiva, como que la Tierra no es plana. Equilibrar la acomodación de diferentes puntos de vista con el reconocimiento de la verdad objetiva plantea un desafío importante. Determinar quién decide qué se considera "malo" u ofensivo también es un tema abierto. Si bien empresas como Google y Microsoft son cautelosas en su enfoque, sortear estos desafíos requerirá debate público, regulación y una cuidadosa consideración de cómo se entrenan, etiquetan y presentan estos sistemas.
El rápido avance potencial de la tecnología de IA plantea preocupaciones sobre sus implicaciones. Anteriormente, se esperaba que la IA de propósito general tardara varias décadas en desarrollarse. Sin embargo, algunos ahora creen que podría suceder dentro de los próximos 20 años o incluso antes. El miedo proviene de las acciones y decisiones desconocidas que podría tomar un sistema mucho más inteligente que los humanos. Garantizar que los sistemas de IA sirvan como herramientas sinérgicas que ayuden a la humanidad en lugar de representar una amenaza requiere una cuidadosa atención a los factores políticos y económicos. El panorama político juega un papel crucial y sigue siendo incierto si todas las naciones y los líderes abordarán el desarrollo de la IA de manera responsable. Esto plantea preocupaciones sobre los peligros potenciales y la necesidad de gobernanza y cooperación internacional para establecer pautas y acuerdos.
Una preocupación importante se relaciona con la aplicación militar de la IA, en particular las armas autónomas. La idea de reemplazar soldados con soldados controlados por IA plantea cuestiones éticas. El desarrollo de soldados autónomos requiere darles la capacidad de crear metas secundarias para lograr sus objetivos, lo que plantea preocupaciones sobre el problema de la alineación. ¿Cómo podemos estar seguros de que los objetivos secundarios que crean estos sistemas se alinearán con los valores humanos y no darán como resultado acciones dañinas?
En algún nivel, esa afirmación es cierta. Estos grandes modelos de lenguaje como Chat GPT se basan en patrones estadísticos y datos existentes para generar respuestas. No poseen una verdadera comprensión o conciencia como los humanos. Sin embargo, sus capacidades van más allá del simple autocompletado.
Estos modelos han sido entrenados en cantidades masivas de datos de texto, lo que les permite aprender patrones, gramática y contexto. Pueden generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes basadas en la información que reciben. Incluso pueden imitar el estilo y el tono de fuentes o individuos específicos.
Además, estos modelos tienen la capacidad de generalizar y extrapolar a partir de la información que han aprendido. Pueden responder preguntas, brindar explicaciones, entablar conversaciones e incluso generar contenido creativo como historias o poemas. Pueden entender y responder a una amplia gama de temas y proporcionar información útil.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos modelos tienen limitaciones. A veces pueden producir respuestas incorrectas o sesgadas porque aprenden de los datos con los que están capacitados, que pueden contener sesgos o inexactitudes. Carecen de razonamiento de sentido común y una comprensión profunda del mundo. También luchan con consultas ambiguas o matizadas y, en ocasiones, pueden proporcionar respuestas engañosas o sin sentido.
Para superar estas limitaciones, la investigación y el desarrollo en curso se centran en mejorar las capacidades de estos modelos. El objetivo es mejorar su comprensión, razonamiento y capacidad para entablar conversaciones más significativas y precisas. Además, se están realizando esfuerzos para abordar las implicaciones éticas y sociales de estas tecnologías, como la transparencia, la mitigación de sesgos y la implementación responsable.
Si bien estos grandes modelos de lenguaje han logrado avances significativos en el procesamiento del lenguaje natural, todavía están lejos de lograr una verdadera inteligencia y comprensión a nivel humano. Son herramientas que pueden ayudar y aumentar la inteligencia humana, pero deben usarse con precaución y teniendo en cuenta sus limitaciones e impacto potencial.
5 empresas de IA que están dando forma al futuro en 2023 | Inteligencia artificial
5 empresas de IA que están dando forma al futuro en 2023 | Inteligencia artificial
Prepárate para sorprenderte mientras nos adentramos en el mundo de los jugadores más importantes del juego de IA. Estos gigantes tecnológicos han hecho avances revolucionarios que te dejarán boquiabierto.
Comencemos con DeepMind, un laboratorio de investigación líder en IA con sede en Londres, Reino Unido. Desde su establecimiento en 2010 y posterior adquisición por parte de Alphabet (anteriormente Google) en 2014, DeepMind ha logrado hazañas impresionantes en IA. Crearon AlphaGo, el primer programa de computadora para derrotar a un jugador humano profesional de Go. Ampliaron este éxito con AlphaZero, que aprendió a jugar varios juegos, incluidos el ajedrez y el shogi, sin ejemplos humanos. Su progreso culminó en MuZero, otra versión de AlphaZero que dominaba los juegos de Atari sin que le enseñaran las reglas. Estos logros impulsaron a DeepMind a nuevas alturas de reconocimiento y admiración en la industria.
Pero el fundador, Demis Hassabis, no se quedó ahí. Asumió el desafío de predecir estructuras de proteínas, una de las áreas más desafiantes de la biología. El modelo AlphaFold AI de DeepMind revolucionó este campo, generando más de 200 millones de predicciones de proteínas en solo unos meses, un salto significativo de las 180 000 predicciones producidas en los 50 años anteriores. Teniendo en cuenta la cantidad astronómica de resultados posibles para las estructuras de proteínas, este logro es realmente increíble. AlphaFold también ha acelerado el descubrimiento de fármacos, especialmente durante la reciente crisis mundial.
DeepMind también ha desarrollado GATO, una IA general capaz de realizar una amplia gama de tareas, desde entablar un diálogo y jugar videojuegos hasta controlar un brazo robótico. Su visión va más allá de las capacidades actuales de IA, apuntando a sistemas que puedan razonar, planificar, aprender y comunicarse como humanos, si no es que superarlos.
Pasando a Google, esta empresa es una fuerza formidable en IA. Con sus grandes inversiones en proyectos de investigación y una amplia lista de equipos de IA repartidos por sus divisiones, Google logra constantemente avances innovadores en el campo. Google Brain, uno de sus renombrados equipos de IA, desarrolló el modelo Transformer en 2017. Este modelo, un cambio de juego en el aprendizaje profundo, ha sido fundamental en chatbots, generadores de imágenes, conducción autónoma e incluso en los resultados de búsqueda de Google. Las aplicaciones de inteligencia artificial de Google son omnipresentes, desde Google Translate y Google Maps hasta la detección de spam y la generación de videos.
OpenAI es otro jugador importante en el panorama de la IA. Con una alineación estelar de fundadores, incluidos Elon Musk y Peter Thiel, OpenAI ha lanzado impresionantes modelos de lenguaje como GPT-3 y ha desarrollado un agente de IA que derrotó a los campeones mundiales de Dota 2. Sus proyectos, como Universe y el agente de IA que juega al escondite, demuestran comportamientos emergentes y brindan información sobre el desarrollo de sistemas AGI alineados con los valores humanos.
Microsoft, un gigante tecnológico con su propio laboratorio de IA, tiene aplicaciones de IA integradas en varios productos y servicios. Han logrado un progreso significativo en áreas como reconocimiento facial, asistentes virtuales y conversión de escritura a mano a fuente de computadora. La asociación de Microsoft con OpenAI y su inversión de mil millones de dólares en la empresa demuestra aún más su compromiso con la innovación en IA.
Las menciones honoríficas son para Amazon, Apple, Tesla y Nvidia, cada una de las cuales hace contribuciones significativas al espacio de la IA. Los servicios de inteligencia artificial de Amazon, como Alexa y las recomendaciones personalizadas de productos, se han convertido en nombres familiares. Las capacidades de reconocimiento facial y Siri de Apple, los autos sin conductor de Tesla y las GPU de Nvidia que revolucionan el desarrollo de la IA son logros notables.
Finalmente, Meta (anteriormente Facebook) tiene un ala de IA dedicada, Meta AI, dirigida por Yann LeCun. Sus aplicaciones de IA impulsan productos como Facebook e Instagram, con inversiones recientes en el metaverso. Meta está utilizando IA para crear versiones digitales realistas de objetos del mundo real para el metaverso. También han desarrollado modelos de inteligencia artificial que pueden convertir las ondas cerebrales en palabras, allanando el camino para la tecnología de lectura de la mente.
CICERO es un impresionante agente de IA desarrollado por el laboratorio de IA de Meta que ha demostrado su destreza estratégica en el juego de la Diplomacia. Este clásico juego de mesa requiere que los jugadores negocien y formen alianzas mientras elaboran estrategias para lograr sus objetivos. CICERO ha dominado las complejidades del juego y ha superado constantemente a los jugadores humanos.
La división de IA de Meta también ha logrado avances significativos en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Han desarrollado modelos de lenguaje de última generación que potencian los chatbots y los asistentes virtuales en sus plataformas. Estos modelos pueden comprender y generar texto similar al humano, lo que facilita interacciones más naturales y atractivas con los usuarios.
Además, Meta ha estado invirtiendo activamente en la investigación de la visión artificial. Sus algoritmos de IA son capaces de reconocer y comprender imágenes y videos, lo que permite funciones como el etiquetado automático de fotografías y el reconocimiento de objetos en aplicaciones de realidad aumentada. El objetivo de Meta es mejorar la experiencia visual de los usuarios, permitiéndoles integrar a la perfección los mundos físico y digital.
Además de sus avances en IA, Meta también ha estado invirtiendo fuertemente en tecnologías de realidad virtual y aumentada. Su división Oculus ha llevado las experiencias de realidad virtual a la corriente principal, proporcionando juegos inmersivos, interacción social e incluso aplicaciones educativas. Meta imagina un futuro en el que las personas puedan conectarse e interactuar en espacios virtuales, desdibujando los límites entre el mundo real y el virtual.
Como una de las empresas de redes sociales más grandes del mundo, Meta tiene acceso a grandes cantidades de datos de usuarios. Utilizan técnicas de inteligencia artificial para analizar estos datos y personalizar la experiencia del usuario. Desde recomendar contenido adaptado a los intereses individuales hasta proporcionar anuncios dirigidos, Meta aprovecha la IA para optimizar el compromiso e impulsar la satisfacción del usuario.
Es importante tener en cuenta que, si bien Meta y otros gigantes tecnológicos han logrado avances notables en la IA, existen discusiones y preocupaciones en curso con respecto a la privacidad de los datos, los sesgos algorítmicos y las implicaciones éticas de la IA. Estos problemas resaltan la necesidad de un desarrollo y regulación responsable de la IA para garantizar que la tecnología se utilice de una manera que beneficie a la sociedad en su conjunto.
En conclusión, Meta, junto con otros jugadores importantes como DeepMind, Google, OpenAI, Microsoft y Amazon, ha estado a la vanguardia de los avances de la IA. A través de sus laboratorios de investigación y equipos dedicados, han desarrollado tecnologías de vanguardia, como modelos de lenguaje avanzados, sistemas de visión por computadora y experiencias de realidad virtual. Si bien estos desarrollos brindan posibilidades interesantes, es crucial sortear los desafíos éticos y garantizar que la IA se aproveche en beneficio de la humanidad. El futuro de la IA tiene un potencial inmenso, y estos gigantes tecnológicos seguirán dando forma al panorama de la inteligencia artificial en los años venideros.
Cómo usar ChatGPT como una herramienta poderosa para programar
Cómo usar ChatGPT como una herramienta poderosa para programar
En este video, exploraremos la funcionalidad de ChatGPT y cómo los programadores pueden utilizar esta herramienta. Si bien ChatGPT es un concepto familiar para muchos, es esencialmente una tecnología de inteligencia artificial que permite una conversación interactiva, parecida a una conversación con otra persona. Si bien tiene diversas aplicaciones más allá de la programación, nos centraremos principalmente en su aspecto de programación en este video. Específicamente, exploraremos cómo ChatGPT puede ayudarnos a escribir código, optimizar código, explicar fragmentos de código, convertir entre diferentes lenguajes de programación, generar ideas de proyectos y ayudar con tareas tediosas como escribir pruebas unitarias y comentar código.
Ha habido cierto debate sobre si los programadores deben confiar en herramientas como ChatGPT, ya que no siempre brindan resultados precisos. Sin embargo, a través de este video, seremos testigos de la utilidad de ChatGPT y por qué es crucial para nosotros aprender a utilizar dichas herramientas, que sin duda seguirán mejorando en el futuro. Así como la capacidad de buscar de manera efectiva en Google se ha convertido en una habilidad valiosa, interactuar con esta nueva ola de herramientas de IA también se está convirtiendo en una habilidad esencial que mejora el desarrollo y la productividad del código.
Ahora, profundicemos en la aplicación práctica de ChatGPT. Para comenzar, abrí una instancia de ChatGPT en mi navegador. Si no lo ha usado antes, es sencillo comenzar. Simplemente visite su sitio web, cree una cuenta y estará listo para comenzar. Proporcionaré un enlace a su página en la sección de descripción a continuación, donde puede acceder a esta herramienta. Si bien hay una versión gratuita disponible, también hay una versión paga que ofrece beneficios adicionales, que puede conocer en su sitio web. Actualmente, estoy usando la versión paga, lo que me otorga acceso a más tiempo de actividad y la última versión, ChatGPT-4. Sin embargo, también probé el tutorial con ChatGPT-3 y no observé una diferencia significativa en el resultado.
Al interactuar con ChatGPT, podemos comunicarnos como si estuviéramos conversando con otra persona. No hay consultas específicas o formatos predefinidos involucrados. Por ejemplo, si queremos realizar una tarea simple como pasar del 1 al 10 e imprimir cada número, podemos expresarlo de forma natural. Demostraré esto solicitando a ChatGPT que escriba un script de Python que cumpla con nuestro requisito. Ejecutémoslo y observemos la salida.
Como podemos ver, ChatGPT tarda un momento en procesar la solicitud, pero finalmente genera el script de Python deseado. La salida incluye el bucle for y la declaración de impresión, acompañadas de detalles explicativos. Esta característica hace de ChatGPT una excelente herramienta de aprendizaje. No solo proporciona el código que se puede copiar fácilmente, sino que también explica la funcionalidad para aquellos que son nuevos en la programación. Aclara el uso de la función de rango e incluso destaca que el valor de parada es exclusivo, generando números del 1 al 10 en lugar del 1 al 11. Esta capacidad de comunicar nuestros requisitos en un lenguaje sencillo y recibir el código correspondiente mientras se explica su funcionamiento es valiosa. .
Sin embargo, el ejemplo mencionado anteriormente es bastante simple. ChatGPT puede manejar solicitudes de código más complejas. Por ejemplo, imagine que queremos escribir un script que acepte la entrada de una contraseña de un usuario, haga un hash de la contraseña usando un salt y luego imprima la contraseña hash. Esta tarea puede requerir investigación y esfuerzo para alguien que no esté familiarizado con el concepto. Veamos si ChatGPT puede ayudarnos escribiendo el código. Proporcionaré el indicador y lo ejecutaré para obtener el resultado.
Al examinar el código generado, podemos ver que ChatGPT incorpora el módulo hashlib de la biblioteca estándar de Python. Presenta el script, demostrando cómo codificar la contraseña usando varios algoritmos y generar una sal usando el módulo os.urandom. Después de cifrar la contraseña, imprime el valor cifrado.
Si observamos el resultado de la solicitud de conversión anterior, podemos ver que Chat GPT ha escrito el equivalente de JavaScript del código de Python que proporcionamos. Incluso incluye comentarios para explicar qué hace cada parte del código. Esto puede ser realmente útil si está tratando de cambiar entre lenguajes de programación o si desea comprender cómo se puede implementar una pieza de código en un lenguaje diferente.
Ahora exploremos otro caso de uso para Chat GPT: generar ideas para iniciar proyectos. A veces nos encontramos en una rutina creativa, sin saber en qué tipo de proyecto trabajar a continuación. En estas situaciones, podemos pedir sugerencias a Chat GPT. Digamos que queremos crear una aplicación web relacionada con los viajes. Podemos pedirle a Chat GPT que nos dé algunas ideas sobre características o funcionalidades que podemos incluir en nuestro proyecto.
Aquí hay un mensaje de ejemplo: ¿Puede proporcionar algunas ideas para características o funcionalidades para una aplicación web relacionada con viajes?
Después de ejecutar este mensaje, Chat GPT generará una lista de sugerencias, como:
Estas ideas pueden servir como punto de partida para inspirar su proyecto y ayudarlo a generar más ideas.
Además, Chat GPT también puede ayudar con algunas de las tareas más mundanas que a menudo encuentran los programadores. Por ejemplo, escribir pruebas unitarias y comentar el código son esenciales, pero pueden llevar mucho tiempo y ser repetitivos. Podemos pedirle a Chat GPT que genere pruebas unitarias o agregue comentarios a nuestro código. Al proporcionar instrucciones claras, como especificar el lenguaje de programación y la función o el segmento de código que queremos probar o comentar, Chat GPT puede generar el resultado deseado.
Es importante tener en cuenta que, si bien Chat GPT es una herramienta poderosa, no es perfecta. Es posible que no siempre proporcione soluciones precisas u óptimas, por lo que es crucial revisar y validar el código que genera. Trate a Chat GPT como un asistente útil que puede proporcionar sugerencias y ahorrar tiempo, pero siempre use su criterio y conocimiento para garantizar la calidad y la corrección del código.
En conclusión, Chat GPT es una herramienta versátil que puede ayudar a los programadores de varias formas. Puede generar código, optimizar código existente, explicar conceptos complejos, convertir código entre diferentes lenguajes, proporcionar ideas de proyectos y ayudar con tareas mundanas. Si bien es importante usarlo con precaución y pensamiento crítico, incorporar Chat GPT en su flujo de trabajo de desarrollo puede mejorar su productividad y capacidad de resolución de problemas.