¿Qué es machine learning? Aprendizaje automático
Summary
TLDREl guion del video explica el aprendizaje automático de manera sencilla, comparándolo con la capacidad de un robot para aprender y actuar como un humano. Se utiliza un ejemplo de un robot que aprende a cruzar una calle solo cuando el semáforo está en verde. Se discuten diferentes métodos de aprendizaje como el no supervisado, supervisado y semi-supervisado, y se introducen conceptos como clustering y asociación. Además, se mencionan tipos de modelos como la clasificación y la regresión, y se invita al espectador a explorar más sobre estos temas.
Takeaways
- 🤖 La inteligencia artificial y el aprendizaje automático buscan replicar el comportamiento humano, permitiendo a las máquinas aprender y, en ocasiones, mejorarse.
- 🚦 Un ejemplo sencillo de aprendizaje es un robot que aprende a cruzar una calle solo cuando el semáforo está en verde.
- 📊 El aprendizaje no supervisado permite a las máquinas aprender a partir de datos sin una guía explícita, como en el caso de un robot que observa la relación entre patos y semáforos.
- 📈 El aprendizaje supervisado implica que se le enseña a la máquina a través de ejemplos y se le proporciona retroalimentación sobre la precisión de sus decisiones.
- 🌟 El aprendizaje semi-supervisado es una combinación donde algunas partes de los datos están etiquetadas y otras no, permitiendo al modelo aprender de ambas.
- 🔍 Los modelos de aprendizaje por asociación se utilizan para descubrir relaciones entre diferentes variables, como la correlación entre el peso y la estatura en el ejemplo de las mujeres embarazadas.
- 📉 Los algoritmos de clustering son métodos de aprendizaje no supervisado que agrupan datos en conjuntos basándose en características similares.
- 📊 Las funciones lineales son herramientas utilizadas en el aprendizaje automático para separar datos, como en el caso de diferenciar entre objetos que son coches y aquellos que no lo son.
- 📈 El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje donde el modelo toma decisiones basadas en el feedback recibido, mejorando su rendimiento con el tiempo.
- 🌳 Los algoritmos de árboles y bosques aleatorios son técnicas de aprendizaje automático que construyen modelos basados en decisiones en forma de árbol.
Q & A
¿Qué es el machine learning en pocas palabras?
-El machine learning es cuando queremos que una máquina o un robot aprenda y actúe de forma similar a un humano, pero con la capacidad de mejorar a partir de su experiencia.
¿Cómo aprende un robot en el ejemplo del semáforo?
-El robot aprende a base de prueba y error. Al principio, no sabe qué hacer cuando el semáforo está en rojo o verde. A través de errores (por ejemplo, cruzar en rojo y ser golpeado por coches), aprende que debe cruzar cuando el semáforo está en verde.
¿Qué es un modelo en machine learning?
-Un modelo es una representación entrenada con datos para realizar una tarea específica. En el ejemplo del semáforo, el modelo aprende a cruzar solo cuando la luz está en verde.
¿Qué es el clustering en machine learning?
-El clustering es un método de aprendizaje no supervisado donde los datos se agrupan en diferentes categorías sin que se les indique explícitamente si están bien o mal clasificados.
¿Qué es el aprendizaje por asociación?
-El aprendizaje por asociación encuentra relaciones entre diferentes características. Por ejemplo, una mujer con sobrepeso y con pareja puede estar embarazada, y el modelo aprende a asociar estas características.
¿En qué consiste el aprendizaje no supervisado?
-En el aprendizaje no supervisado, la máquina aprende por su cuenta sin recibir retroalimentación sobre si está bien o mal. Simplemente realiza acciones y agrupa datos de acuerdo a patrones que detecta.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
-En el aprendizaje supervisado, la máquina recibe retroalimentación sobre si sus acciones son correctas o incorrectas. A través de estas correcciones, mejora su capacidad para tomar decisiones correctas.
¿Qué es el aprendizaje semi supervisado?
-El aprendizaje semi supervisado combina aprendizaje supervisado y no supervisado. El robot tiene algunos datos etiquetados (con información correcta) y otros sin etiquetar, y utiliza los datos etiquetados para guiar su aprendizaje.
¿Qué es un modelo de clasificación?
-Un modelo de clasificación diferencia entre diferentes categorías. Por ejemplo, puede diferenciar entre coches y no coches, clasificando todo lo que no es un coche como 'no coche'.
¿Qué diferencia hay entre los modelos de clasificación y regresión?
-Un modelo de clasificación asigna datos a diferentes categorías, mientras que un modelo de regresión predice valores continuos, como el número de clics a partir del número de emails enviados.
Outlines
🤖 Introducción al Machine Learning
El primer párrafo introduce el concepto de machine learning como el proceso de enseñar a una máquina a comportarse de manera similar a un humano, aprendiendo y mejorando sus acciones. Se utiliza el ejemplo de un pequeño robot que debe aprender a cruzar una calle solo cuando el semáforo está en verde. Se explica cómo el robot, a través del aprendizaje, puede detectar semáforos y asociar sus colores con acciones específicas, como cruzar o no cruzar. Además, se menciona el uso de modelos de datos para que el robot aprenda a partir de ejemplos, como la supervivencia de patos en función del color del semáforo. Se introducen conceptos como clustering (agrupación) y asociación en el aprendizaje no supervisado, donde el robot aprende sin una guía directa sobre el resultado correcto.
🚦 Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
El segundo párrafo profundiza en los tipos de aprendizaje en machine learning: supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado se ilustra con el ejemplo del robot y el semáforo, donde el robot recibe retroalimentación (correcto o incorrecto) sobre sus decisiones. Esto le permite al robot ajustar su comportamiento para futuras decisiones similares. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado se describe como un proceso en el que el robot aprende a partir de datos sin etiquetas, como diferenciar entre objetos que pertenecen a un grupo o no. Se menciona también el aprendizaje semi-supervisado, que es una combinación de ambos métodos, donde algunas etiquetas están disponibles pero no para todos los datos. Finalmente, se exploran diferentes tipos de modelos, como la clasificación y la regresión, y se invita a los espectadores a compartir sus comentarios y sugerencias para futuros videos.
Mindmap
Keywords
💡Machine Learning
💡Modelo
💡Aprendizaje supervisado
💡Aprendizaje no supervisado
💡Clustering
💡Asociación
💡Función lineal
💡Clasificación
💡Regresión
💡Aprendizaje semi-supervisado
Highlights
Machine learning es el proceso de enseñar a una máquina a actuar como un humano, aprendiendo y mejorando sus acciones.
Un ejemplo sencillo es un robot que aprende a cruzar la calle solo cuando el semáforo está en verde.
El robot puede aprender a diferenciar entre semáforos verdes y rojos para tomar decisiones de tránsito.
La capacidad de aprender no supervisado implica que el robot no recibe retroalimentación sobre si sus acciones son correctas o incorrectas.
En aprendizaje supervisado, el robot recibe retroalimentación para ajustar sus acciones según los resultados.
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje no supervisado donde el robot aprende por medio de recompensas y castigos.
El aprendizaje no supervisado se utiliza cuando no se tiene una respuesta correcta conocida, como en el caso de agrupar datos sin etiquetas.
El aprendizaje supervisado es útil cuando se tiene una respuesta correcta y se desea que el robot aprenda a replicarla.
El aprendizaje semi-supervisado es una mezcla entre supervisado y no supervisado, donde algunas etiquetas son conocidas pero no todas.
El modelo de clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado que busca diferenciar entre clases de datos.
El modelo de regresión es otra técnica de aprendizaje supervisado que se utiliza para predecir valores numéricos.
El aprendizaje por asociación es un tipo de aprendizaje no supervisado que busca encontrar relaciones entre diferentes variables.
El clustering es un método de aprendizaje no supervisado que agrupa datos en grupos similares.
La función lineal es una técnica utilizada en modelos de clasificación para separar datos en dos grupos.
El error en el aprendizaje es una medida de la diferencia entre las predicciones del modelo y los resultados reales.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser ajustados y optimizados para mejorar la precisión de las predicciones.
Existen múltiples algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, cada uno con sus propias aplicaciones y ventajas.
El aprendizaje automático se puede aplicar a una amplia variedad de problemas, desde la clasificación de imágenes hasta la predicción de series temporales.
Transcripts
pero qué es machine learning en
pocas palabras es cuando queremos que un
robot o una máquina se comporte de forma
similar a como lo haría un humano
aprendiendo y no se limita sólo a eso
sino que si encima puede hacerlo mejor
pues eso que te llevas aquí tenemos un
pequeño robot que intenta aprender y de
que pues bien tienes una carretera y un
semáforo en el otro lado nuestro pequeño
robot tiene que aprender que únicamente
puede pasar cuando esté en verde eso
indicará que las personas pueden pasar
ahora imagínate que este personaje es
capaz de detectar lo que son semáforos
cada vez que ve a un semáforo sabe que
hace algo pero no sabe qué hace
únicamente entiende que a veces está en
verde y que a veces está en rojo pues
bien nuestra querida máquina puede
aprender a base de hostias si pasamos
cuando está en rojo pues básicamente se
la cargan los coches sin embargo cuando
pasa cuando está en verde se acaba dando
cuenta de que sobrevive a ver y este
problema se puede plantear de muchísimas
formas tú imagínate que te has dejado
toda tu pasta en crear este que de
momento es muy estúpido imagínate que en
esta carretera a veces pasan patos y
alguien le da por documentar en una
lista la cantidad de veces que el pato
ha sobrevivido cuando el semáforo está
en verde o cuando está a ver es de
lógica que la mayoría de veces el pato
sobrevive cuando está en verde y tú como
buen explorador te has gastado una pasta
en un y le vas a pasar una lista
para que intenta aprender de ella no que
se la juegue aquí y luego en un entorno
controlado como por ejemplo tu casa vas
a probar a ponerle un semáforo delante
ya ver qué narices hace cuando un chisme
de esto se está bastante preparado como
para salir a la acción se le conoce como
modelo es decir acabas de crear un
modelo que está lo suficientemente
entrenado con una lista de datos como
para saber lo que tiene que hacer por
ejemplo este modelo si le pasas el color
rojo ya sabe que no se tiene que mover
en caso contrario puede seguir adelante
aquí tenemos una supuesta lista de patos
en esta lista hay patos que han
sobrevivido y patos que no obviamente
los que no han sobrevivido es cuando
estaba de color rojo serían como podemos
ver los de la derecha pero es que
también vemos que algún pato ha
sobrevivido y es que puede ser puede ser
que hayan pasado coches pero que no lo
hayan atropellado
aquí es donde nuestro pequeño robot
tiene que aprender y obviamente se puede
equivocar pero podría aprender a
distinguir que tenemos dos conjuntos
aquí y decir pues a ver más o menos yo
creo que si corto por lo que sería por
aquí el medio no voy tan mal y
abracadabra esta línea es una función en
un plano bueno y tienes miles de
ejemplos en internet de qué es una
función lineal pero en pocas palabras
sería la línea recta de la función pues
bien nuestro modelo podría tener esta
función en su cabecita que le va a
ayudar a saber lo que tiene que hacer
sabiendo que un tono verde es muy
posible que vaya a la cosa bien en
machine learning a agrupar estos grupos
se le llama clustering pero también
existe otro método de aprender que se
llama asociación veamos de qué va
imagínate qué quieres aprender a
diferenciar entre chicas gordas y chicas
embarazadas puede saber podría haber una
relación entre el peso y la estatura
pero es que ahora imagínate que las
embarazadas tienen pareja pues bien
sabemos que la asociación muy gorda más
tener pareja es posiblemente embarazada
y esto es el modelo de aprendizaje por
asociación a diferencia del modelo de
cluster que funciona por agrupación
fíjate que en ambos casos no le hemos
dicho a nuestros robots si los
resultados están bien ni mal simplemente
le hemos dejado que haga lo que le dé la
gana ni siquiera le hemos dicho si está
aproximadamente bien ni aproximadamente
mal por eso a este tipo de aprendizaje
se le llama aprendizaje no supervisado
vamos que el aprendido cómo le sale de
los huevos ahora tenemos un tercer
escenario de nuevo con nuestro semáforo
y nosotros estamos en una esquina
simplemente como meros espectadores
cuando el semáforo está en verde él
tendrá que tomar una decisión como al
principio es un poco estúpido puede
decir pues no pasó y tú sabiendo cuál es
el resultado le dices que tienes que
pasar o en otras palabras le dices pues
estás equivocado entonces tu máquina
empieza a reflexionar y empieza a decir
a ver a ver hay algo que no me cuadra
voy a intentarlo otra vez está en verde
que hago pues no paso y se lo vuelve a
decir porque claro al principio no sabe
qué está pasando le dice pues no quiero
pasar y tú le volverás a decir pues lo
has vuelto a hacer mal entonces se
quedará pensando de nuevo ya la
siguiente dirá ahora sí que pasó y le
dirás bien bien has progresado y ahora
la máquina toda confiada irá paso cuando
esté en rojo y tú le dirás incorrecto no
tendrías que haber pasado vamos que en
el fondo hay una lista de acciones donde
la máquina toma una decisión y
dependiendo del color del semáforo
cuando tome la decisión tú sabrás si
está bien o está mal a partir de estas
decisiones que tú ya sabes cuál es el
resultado final la puedes ir entrenando
pero básicamente tu máquina al inicio no
sabe el resultado final por eso tiene
que ir probando será después cuando lo
compruebe para ver si lo ha hecho bien o
mal a este tipo de aprendizaje se le
conoce como aprendizaje supervisado y
bien hoy has aprendido a diferenciar los
dos tipos de aprendizaje el match in
learning supervisado y el match in
learning no supervisado pero antes de
acabar aquí va una pequeña curiosidad
que tienes que saber hay un término que
se le conoce como el semi supervisado
imagínate que tienes conjuntos de flores
rojas y conjuntos de flores rosas y
tienes un montón de fotografías para
cada una de ellas y bien ahora imagínate
que algunas de ellas tienen etiquetas
indicando que eran de color rosa o de
color rojo pero no todas ellas tienen
etiqueta por lo tanto nuestro robot va a
intentar aprender como le dé la gana
viendo los colorines pero de vez en
cuando puede utilizar la etiqueta para
guiarse de si va bien o si va mal pero
únicamente en aquellos casos que haya
obviamente una etiqueta y esto sería el
aprendizaje semi supervisado ahora bien
existen generalmente dos tipos de formas
de crear modelos por ejemplo imagínate
que un conjunto de coches tienen cosas
en común cualquier otra cosa no estará
en este conjunto como por ejemplo una
persona una banana o una cucaracha
bailando a la macarena a nuestro robot
le queremos lo que es un coche y
podríamos utilizar una función lineal
donde a la izquierda del plano
tendríamos todo lo que tienen en común
los coches coches más grandes más
pequeños ruedas más anchas menos anchas
ya la derecha todo lo que no se parece a
un coche por lo tanto este modelo ahora
sabe diferenciar entre coche y no coche
y no sabrá lo que es una moto
simplemente una moto te dirá que es un
no coche a este tipo de modelos se le
conoce como modelo de clasificación
vamos a diferenciarlo del otro tipo de
modelo sabemos que necesitamos una
función para diferenciar datos pero no
tiene por qué ser lineal puede tener
otra forma vamos a hacer una gráfica
donde tenemos un número de emails
enviados y el número de clics que se han
hecho cuando hay pocos emails obviamente
también hay pocos clics y el número irá
subiendo a medida que va avanzando si te
pasas obviamente también habrá más gente
que no lo habrá pero si sigues enviando
mails a lo bestia obviamente volverán a
subir los clics vamos que al final
puedes tener una gráfica parecida a esta
y puedes tratar de crear una línea que
interprete más o menos por donde va el
número de clics obviamente hay cierto
error pero puedes ver cómo se acerca a
la línea esto nos puede ayudar a saber
más o menos cuántos clics se harán a
medida que vayamos enviando mails
aquí puedes ver cómo podemos intentar
predecir una serie de características en
este caso crear una función que se
asemeje a los datos que hemos obtenido y
estos son algunos de los algoritmos que
podría estar utilizando nuestro pequeño
robot obviamente clasificación y
regresión no son los únicos al igual que
supervisado y no supervisado no son los
únicos está por ejemplo el aprendizaje
por refuerzo o algoritmos de árboles
incluso algoritmos de bosques aleatorios
y bueno seguro que muchísimos más así
que estaría encantado de que lo dejes en
los comentarios y que me digas que te ha
parecido este tipo de vídeos así como
saber si te gustaría ver más vídeos como
este estilo en un futuro soy linfa y me
gusta la ingeniería hasta luego
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