SISTEMAS

¿Cómo empezar con el aprendizaje automático?

Los intentos de diseñar máquinas que sean más inteligentes que los humanos no son nuevos.

Uno de los primeros ataques de la informática a la «inteligencia» humana fue a través de ajedrez internacionalEl ajedrez (o deberíamos decir, ¿lo era?) es considerado por muchos como la prueba definitiva del intelecto y la creatividad humanos, y en los años 60 y 70 había diferentes escuelas de pensamiento en informática.

Algunos creen que es solo cuestión de tiempo antes de que las computadoras superen a los humanos en el ajedrez, mientras que otros creen que nunca sucederá.

Kasparov contra azul oscuro

En la batalla de ideas, el evento más sensacional entre el hombre y la máquina fue la partida de ajedrez de 1996, cuando el entonces campeón mundial Garry Kasparov (posiblemente el mejor ajedrecista de todos los tiempos) y azul oscurouna supercomputadora diseñada por IBM para el evento.

Fuente de la imagen: Wikipedia

Para resumir, Kasparov ganó de manera convincente el juego de 1996 (4-2), pero perdió la revancha de 1997 (4.5-3.5). disputa Y las acusaciones de engaño de Kasparov contra IBM.

En cualquier caso, la era del ajedrez y la informática ha terminado. Se cree que las computadoras son más inteligentes que cualquier ser humano vivo. Satisfecha con las represalias, IBM desmanteló Deep Blue y siguió adelante.

Hoy en día, ningún gran maestro puede vencer a ningún motor de ajedrez regular que funcione con hardware básico.

¿Qué no es aprendizaje automático?

Antes de profundizar en el aprendizaje automático, aclaremos algunos conceptos erróneos. En cualquier caso, el aprendizaje automático no es un intento de replicar el cerebro humano. A pesar de las creencias sensacionalistas de personas como Elon Musk, los investigadores de ciencias de la computación insisten en que no están buscando este grano sagrado y, ciertamente, no se acercan a él por ninguna parte.

En pocas palabras, el aprendizaje automático es la práctica de aplicar el proceso de aprendizaje mediante el ejemplo a una computadora. Esto contrasta con los enfoques tradicionales que se basan en programadores humanos para tener en cuenta todos los escenarios posibles y las reglas codificadas en el sistema.

Honestamente, esa es la esencia del aprendizaje automático: alimentar una computadora con una gran cantidad de datos para que pueda aprender de los ejemplos (ensayo → error → comparar → mejorar), en lugar de confiar en el código fuente.

Aplicaciones del aprendizaje automático

Entonces, si el aprendizaje automático no es magia negra y no produce terminadores, ¿de qué sirve?

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El aprendizaje automático ayuda en situaciones que no son posibles con la programación tradicional, y estas situaciones generalmente se clasifican en una de dos categorías.

  • Clasificación
  • profecía

Como sugiere el nombre, la clasificación se enfoca en etiquetar las cosas correctamente, mientras que la predicción apunta a corregir predicciones futuras, dado un conjunto de datos suficientemente grande de valores pasados.

Algunos aplicación interesante El aprendizaje automático es:

Filtrado de correo no deseado

El spam está en todas partes, pero tratar de detenerlo puede ser una pesadilla. ¿Cómo se define el spam? ¿Hay palabras clave específicas? ¿O tal vez es cómo está escrito? Por el lado del procedimiento, es difícil llegar a un conjunto exhaustivo de reglas.

Es por eso que usamos el aprendizaje automático. Mostramos al sistema millones de spam y no spam y dejamos que se encargue del resto. ¡Ese es el secreto detrás del excelente filtro de spam de Gmail que sacudió el correo electrónico personal a principios de la década de 2000!

sugerencia

Todas las principales empresas de comercio electrónico de hoy en día tienen sistemas de recomendación robustos. A veces, su capacidad para recomendar algo que «podríamos» encontrar útil es bastante precisa, aunque nunca antes hayamos hecho clic en el elemento.

¿coincidir? ¡Para nada!

El aprendizaje automático está trabajando duro aquí, engullendo terabytes de datos y tratando de predecir nuestras emociones y preferencias cambiantes.

chatbot

¿Alguna vez te has encontrado con un servicio de atención al cliente de primer nivel que parece un bot extraño pero que es capaz de tener una pequeña charla divertida?

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Bueno, ¡entonces te has enganchado con el aprendizaje automático!

Aprender de las conversaciones y determinar cuándo decir cuál es un área próxima y emocionante de las aplicaciones de chatbot.

deshierbe

En la agricultura, los robots impulsados ​​por el aprendizaje automático se utilizan para rociar cultivos de forma selectiva con malas hierbas y otras plantas no deseadas.

De lo contrario, esto tendría que hacerse a mano, de lo contrario sería un gran desperdicio, ya que el sistema también rocía el producto con un líquido letal.

búsqueda por voz

La interacción basada en la voz con los sistemas informáticos ya no es ciencia ficción. Hoy en día, tenemos asistentes digitales como Alexa, Siri y Google Home que pueden tomar órdenes verbalmente sin equivocarse (¡bueno, casi!).

¿Como empezar con el aprendizaje automatico

Algunos podrían argumentar que es mejor evitar este invento porque hace que los humanos sean más perezosos que nunca, pero no se puede discutir con la efectividad.

diagnostico medico

Estamos al borde de una revolución en el diagnóstico médico a medida que los sistemas basados ​​en aprendizaje automático comienzan a superar a los médicos experimentados. diagnóstico por rayos X, etc.

Tenga en cuenta que esto no significa que no habrá necesidad de médicos en el corto plazo, sino que la calidad de la atención mejorará en gran medida y los costos se reducirán significativamente (¡a menos que los cárteles comerciales dicten lo contrario!).

Este es solo un ejemplo de aprendizaje automático. Los coches autónomos, los robots de juegos de estrategia, las máquinas dobladoras de camisetas, el descifrado de captchas y las fotos en blanco y negro para colorear están sucediendo en estos días.

Tipos de aprendizaje automático

Hay dos tipos de técnicas de aprendizaje automático.

Aprendizaje supervisadodonde el sistema es guiado por el juicio humano, y aprendizaje sin supervisión, donde el sistema aprenderá por sí mismo. Otra forma de decirlo es que en el aprendizaje supervisado tenemos un conjunto de datos de entradas y salidas esperadas que el sistema usa para comparar y autocorregirse. Sin embargo, en el aprendizaje no supervisado, no existen resultados para medir, por lo que los resultados pueden variar ampliamente.

¿Aplicaciones emocionantes y espeluznantes del aprendizaje automático no supervisado?

Eso sería un robot que juega un juego de mesa, donde al programa se le enseñan las reglas del juego y las condiciones ganadoras, y luego se lo deja solo. Luego, el programa juega millones de juegos consigo mismo, aprendiendo de los errores y reforzando las decisiones favorables.

Si su computadora es lo suficientemente poderosa, ¡puede tener una IA de juegos de clase mundial lista en unas pocas horas!

La siguiente imagen ilustra sucintamente estas ideas (Fuente: Medio):

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Recursos para comenzar con el aprendizaje automático

Entonces, ahora que está entusiasmado con el aprendizaje automático y cómo puede ayudarlo a conquistar el mundo, ¿por dónde empezar?

A continuación, he enumerado algunos excelentes recursos web que pueden ayudarlo a dominar el aprendizaje automático sin obtener un doctorado. en informática! Si no es un investigador de aprendizaje automático, encontrará que el campo del aprendizaje automático es tan práctico y agradable como la programación en general.

Así que no se preocupe, no importa cuál sea su nivel actual, puede aprender y mejorar como un buen programa de aprendizaje automático. 😛

#1. programación

El primer requisito para entrar en el aprendizaje automático es aprender a programar. Esto se debe a que los sistemas de aprendizaje automático vienen en forma de bibliotecas en varios lenguajes de programación.

Python es el más recomendado, en parte porque es muy divertido de aprender y en parte porque tiene un gran ecosistema de bibliotecas y recursos.

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Esta Oficial La Guía para principiantes es un buen lugar para comenzar, incluso si está un poco familiarizado con Python.O toma esto Curso de campo de entrenamiento Sé un héroe desde cero.

#2. pensar en estadísticas

Una vez que haya repasado los conceptos básicos de Python, mi segunda sugerencia es leer dos libros excelentes.ellos son 100% gratis También disponible para descargar en formato PDF. pensar en estadísticas y pensar bayesiano son dos clásicos modernos que todo aspirante a ingeniero de aprendizaje automático debería interiorizar.

#3. udimi

En este punto, te recomiendo que comiences udimiEl formato interactivo y a su propio ritmo lo ayudará a profundizar en los detalles y generar confianza.

Asegúrese de consultar la vista previa del curso, las reseñas (¡especialmente las negativas!) y la sensación general del curso antes de comenzar.

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También puede ver excelentes tutoriales de forma gratuita en YouTube. enviar índice es uno de esos canales que puedo recomendar, siempre hay mucha diversión allí, pero sus métodos no son aptos para principiantes.

#4. Wu Enda

Cursos impartidos por Andrew Ng Coursera Podría decirse que es el recurso de aprendizaje más popular para los conceptos básicos del aprendizaje automático.

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Aunque utiliza el lenguaje de programación R, aún no tiene rival en el manejo del tema y las explicaciones claras. Gracias a este curso, Andrew Ng ha alcanzado una especie de estatus divino en los círculos de ML y la gente admira su máxima sabiduría (¡no estoy bromeando!).

Este no es un curso orientado a principiantes, pero es la mejor recomendación si ya eres bueno en la gestión de datos y no te importa hacer una investigación adicional.

#5. audacia

Conviértase en un ingeniero de aprendizaje automático al obtener este nanotítulo audacia.

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Se tarda aproximadamente 3 meses en completar y finalizar el curso, y debe tener una comprensión general de los algoritmos de aprendizaje automático, cómo modelarlos e implementarlos en producción.

En conclusión

Los recursos en Internet son infinitos y es fácil perderse al principio. La mayoría de los tutoriales y discusiones que existen son matemáticamente desafiantes o carecen de estructura y pueden destruir su confianza incluso antes de comenzar.

Por lo tanto, quiero advertirte contra la autodestrucción: mantén tus objetivos moderados y avanza en los pasos más pequeños. El aprendizaje automático no es algo a lo que pueda acostumbrarse en uno o dos días, pero muy pronto, comenzará a disfrutar y, quién sabe, ¡tal vez incluso a crear algo aterrador!

¡Divertirse! 🙂

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