INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING | #1 Curso de Introducción a Machine Learning
Summary
TLDREl curso de 'Introducción a Machine Learning' se presenta como una oportunidad para aprender de manera sencilla los conceptos fundamentales de esta tecnología. El instructor, Martín, aborda la importancia de la inteligencia artificial en la vida cotidiana, citando ejemplos como la detección de correo no deseado, el reconocimiento facial en redes sociales y las recomendaciones personalizadas de Netflix. Además, menciona la traducción simultánea y la publicidad personalizada como aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial. El curso se estructura en una secuencia que comienza con la historia del aprendizaje automático, su clasificación y la introducción a algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Martín enfatiza que el curso no requiere conocimientos matemáticos ni programación, y promueve un aprendizaje práctico a través de preguntas y ejemplos al final de cada video, incentivando a los estudiantes a explorar y analizar por sí mismos.
Takeaways
- 📚 El curso de Introducción a Machine Learning es básico y práctico, diseñado para aquellos que no tienen conocimiento previo en el tema.
- 🔍 Los algoritmos de machine learning se utilizan diariamente en muchas aplicaciones, a menudo sin que el usuario lo note.
- ✉️ Los filtros de correo electrónico son uno de los primeros y más influyentes ejemplos de machine learning, mejorando la clasificación de correo no deseado.
- 📸 El reconocimiento facial en plataformas como Facebook es un ejemplo avanzado donde el machine learning ha mejorado significativamente con el tiempo.
- 🎬 Netflix utiliza una serie de algoritmos de machine learning para recomendar películas y series, y ha llevado a cabo concursos para mejorar sus sistemas de recomendación.
- 🌐 La traducción simultánea de idiomas es una aplicación sorprendente y práctica de machine learning que ha logrado gran precisión.
- 📈 Las empresas de publicidad y marketing utilizan machine learning para personalizar y dirigir la publicidad a los usuarios.
- 🚀 La exploración espacial, como el robot Curiosity en Marte, utiliza machine learning para determinar qué es importante analizar.
- 🚗 Los automóviles autónomos son posibles gracias a la combinación de múltiples algoritmos y tecnologías de machine learning.
- 📈 El curso no involucra ecuaciones matemáticas complejas ni programación, enfocándose en proporcionar una base para entender machine learning.
- 📝 Al final de cada video del curso, se realizarán preguntas con ejemplos prácticos para reforzar el aprendizaje, y las respuestas estarán disponibles en el blog del curso.
Q & A
¿Qué es Machine Learning y por qué es importante aprender sobre él?
-Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender y mejorar a partir de los datos sin ser explícitamente programados. Es importante aprender sobre él porque los algoritmos de machine learning se utilizan diariamente en muchas aplicaciones, como el filtrado de correo no deseado, el reconocimiento facial en redes sociales y las recomendaciones de películas en plataformas como Netflix.
¿Cómo funciona la detección de correo no deseado utilizando machine learning?
-La detección de correo no deseado utiliza algoritmos de aprendizaje que analizan parámetros establecidos, como palabras prohibidas en el asunto o el contenido del correo. Además, aprenden del usuario al clasificar correos como no deseados, lo que permite que futuras comunicaciones de los mismos remitentes vayan directamente a la carpeta de spam.
¿Cómo ha mejorado el reconocimiento facial en Facebook a lo largo de los años?
-El reconocimiento facial en Facebook ha mejorado a lo largo del tiempo a través de la perfección de sus algoritmos. Estos algoritmos escanean las fotos publicadas en la plataforma y, comparando con los datos almacenados, pueden relacionar los nombres de las personas en la imagen. Aunque al principio se equivocaban a veces, hoy en día los errores son menos frecuentes gracias a la mejora continua del aprendizaje del algoritmo.
¿Qué fue el propósito del concurso de Netflix en 2006 llamado 'The Machine Learning Challenge'?
-El propósito del concurso 'The Machine Learning Challenge' de Netflix en 2006 era mejorar las predicciones de las recomendaciones de películas basadas en el historial de preferencias de los usuarios. Netflix buscaba un algoritmo que mejorase en al menos un 10% las predicciones de su propio sistema de recomendaciones, ofreciendo un premio de un millón de dólares al equipo ganador.
¿Por qué Netflix no utilizó el algoritmo ganador del concurso 'The Machine Learning Challenge'?
-Netflix no utilizó el algoritmo ganador porque ya contaba con más de 800 algoritmos en su sistema de recomendaciones. Hacer un cambio significativo de tecnología para soportar cientos de algoritmos trabajando simultáneamente resultaba demasiado complejo.
¿Cómo ha evolucionado la traducción simultánea en tiempo real gracias a la tecnología de machine learning?
-La traducción simultánea en tiempo real ha evolucionado de ser inimaginable hace unos años a ser tan sencilla como tomar una foto, gracias a las avances en machine learning. Estas aplicaciones pueden traducir automáticamente el texto en diferentes idiomas en tiempo real, mejorando la comunicación y la accesibilidad del contenido en línea.
¿Cómo utilizan las empresas de publicidad y marketing la información recopilada a través de machine learning?
-Las empresas de publicidad y marketing utilizan la información recopilada a través de machine learning para crear perfiles de usuario y ofrecer productos o servicios personalizados. Al manejar grandes cantidades de datos, pueden identificar las preferencias y necesidades de los consumidores, lo que les permite diseñar campañas publicitarias más efectivas.
¿En qué consiste la creatividad virtual en el ámbito de la machine learning?
-La creatividad virtual en el ámbito de la machine learning implica el uso de algoritmos para generar contenido gráficos muy bien realizados, que pueden transportar a los usuarios a diferentes entornos y vivir experiencias inmersivas. Esta tecnología se utiliza en aplicaciones de entretenimiento y también en equipos avanzados como robots de exploración, como Curiosity en Marte.
¿Cómo son los automóviles autónomos un ejemplo de la aplicación de la machine learning?
-Los automóviles autónomos son un ejemplo avanzado de la aplicación de la machine learning, ya que combinan una serie de algoritmos y tecnologías para navegar y tomar decisiones en entornos en tiempo real. Estos algoritmos les permiten识别驾驶环境、避障,并做出驾驶决策, todo sin la necesidad de control humano directo.
¿Cómo se estructura el curso de 'Introducción a Machine Learning' mencionado en el script?
-El curso de 'Introducción a Machine Learning' comienza con la historia y los usos del machine learning para definir qué es exactamente. Luego, se profundiza en la clasificación de técnicas de machine learning y se exploran algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. El curso está diseñado para ser accesible sin conocimientos previos de matemáticas o programación y incluye preguntas y ejemplos prácticos para reforzar el aprendizaje.
¿Por qué no se espera que los estudiantes del curso conozcan ecuaciones matemáticas o programación?
-El curso está diseñado para ser un punto de partida para personas que no tienen un conocimiento previo sobre machine learning. El objetivo es proporcionar las bases teóricas y prácticas del tema sin la necesidad de entender ecuaciones matemáticas complejas o tener habilidades de programación, lo que permite a un público más amplio adentrarse en el mundo del machine learning.
¿Dónde pueden encontrar las respuestas a las preguntas prácticas que se hacen al final de cada video del curso?
-Las respuestas a las preguntas prácticas que se hacen al final de cada video del curso se encuentran en el blog del instructor. Además, se anima a los estudiantes a analizar las preguntas y obtener las respuestas por su cuenta, aunque el blog proporciona recursos adicionales para profundizar en el tema.
Outlines
😀 Introducción al Machine Learning
Este primer párrafo presenta el curso de introducción al machine learning, enfatizando su enfoque sencillo y práctico para aquellos que no tienen un conocimiento previo en el tema. Se menciona la importancia de aprender sobre machine learning en la actualidad, ya que los algoritmos de machine learning se utilizan diariamente en diversas aplicaciones, como la detección de correo no deseado, el reconocimiento facial en Facebook y las recomendaciones de películas en Netflix. Además, se destaca el impacto que ha tenido el machine learning en la simplificación de tareas diarias y cómo ha mejorado la precisión de las recomendaciones a lo largo del tiempo. También se menciona el concurso de Netflix de 2006, que buscaba mejorar las predicciones de recomendaciones de películas y terminó premiando al equipo que logró una mejora del 10.6%, aunque Netflix no implementó el algoritmo ganador debido a los desafíos técnicos de integrarlo en su sistema existente.
🚀 Aplicaciones del Machine Learning en la Vida Cotidiana
El segundo párrafo explora diversas aplicaciones del machine learning en la vida diaria, como la traducción simultánea de idiomas a través de dispositivos móviles y la publicidad personalizada en plataformas como Facebook y Google, que utiliza la información recopilada sobre los usuarios para ofrecer productos y servicios de interés. También se discute la creatividad virtual y cómo se aplica en la exploración espacial, como en el caso del robot Curiosity en Marte, y en el desarrollo de vehículos autónomos. El párrafo concluye con un mensaje de motivación para aprender sobre machine learning, independientemente de la edad o el conocimiento previo, y una breve descripción de la estructura del curso, que incluirá la historia del machine learning, su clasificación, y una introducción a los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Se promete que el curso no incluirá ecuaciones matemáticas ni programación, y se anima a los estudiantes a reflexionar y responder a preguntas prácticas al final de cada video.
Mindmap
Keywords
💡Machine Learning
💡Algoritmos
💡Aprendizaje Supervisado
💡Aprendizaje No Supervisado
💡Filtrado de Correo No Deseado
💡Reconocimiento Facial
💡Recomendaciones Personalizadas
💡Traducción Simultánea
💡Publicidad Personalizada
💡Curiosidad (Robot)
💡Vehículos Autónomos
Highlights
El curso de introducción a Machine Learning es práctico y destinado a personas que no tienen conocimiento previo en el tema.
Los algoritmos de Machine Learning se utilizan diariamente en muchas aplicaciones, a menudo sin que los usuarios se den cuenta.
El filtrado de correo no deseado es uno de los primeros y más influyentes ejemplos de Machine Learning en la vida cotidiana.
El reconocimiento facial en Facebook es un ejemplo avanzado de Machine Learning que ha mejorado significativamente con el tiempo.
Netflix utiliza una serie de algoritmos para hacer recomendaciones personalizadas de películas y series.
En 2006, Netflix organizó un concurso para mejorar sus predicciones de recomendaciones, ofreciendo un premio de un millón de dólares.
El equipo ganador del concurso de Netflix logró una mejora del 10.6%, pero su algoritmo no fue adoptado debido a la complejidad de integrarlo.
Las traducciones simultáneas de idiomas son posibles gracias a las tecnologías de Machine Learning.
Las publicidades personalizadas en plataformas como Facebook y Google son el resultado del análisis de grandes volúmenes de datos por parte de estas compañías.
La creatividad virtual y la exploración autónoma de robots como Curiosity en Marte también se basan en algoritmos de Machine Learning.
Los automóviles autónomos utilizan una combinación de algoritmos y tecnologías para funcionar.
El curso no requiere conocimientos de ecuaciones matemáticas ni programación, y busca proporcionar las bases para entender y aprender sobre Machine Learning.
Al final de cada video del curso, se realizarán preguntas prácticas para reforzar el aprendizaje.
Las respuestas a las preguntas prácticas se pueden encontrar en el blog del curso, que también ofrece más información sobre el tema.
El curso está diseñado para que los estudiantes comiencen a entender los conceptos básicos de Machine Learning y se animan a explorar más a través del blog.
El curso incluye la historia de Machine Learning, su clasificación y una introducción a algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Se enfatiza la importancia de conocer los fundamentos antes de profundizar en técnicas más avanzadas de Machine Learning.
Transcripts
hola a todos y bienvenidos al curso de
introducción a machine learning en este
curso aprenderás de manera sencilla todo
lo que debes saber para adentrarte al
mundo de machín learning es un curso
básico pero práctico si no conoces mucho
sobre este tema acá te hablaré de manera
sencilla sobre machine learning la idea
es que tengas las bases de lo que se
trata este tema para que de esta forma
continúes con tu aprendizaje sobre el
mismo pero por qué es necesario aprender
sobre martín learning hoy en día los
algoritmos de machine learning los
utilizamos diariamente y en ocasiones es
tan normal su uso que no nos damos
cuenta que lo que estamos utilizando se
encuentra programado con un algoritmo de
margin learning veamos varios ejemplos
de esto los correos electrónicos es uno
de los primeros ejemplos que nos dan al
momento de aprender sobre my line y se
puede decir que fue uno de los
algoritmos que se empezaron a utilizar
de manera masiva y que en su momento y
hasta el día de hoy lo hemos agradecido
infinitamente el simple hecho que se
pueda detectar si un correo recibido es
algo que nos interese o simplemente
o no deseado hace que nos haremos mucho
tiempo en el día a día esta
clasificación se hace por medio del
aprendizaje del algoritmo tomando en
cuenta parámetros ya establecidos por
ejemplo si el asunto o el contenido del
correo contiene palabras definidas por
el proveedor del correo como prohibidas
pero también para aprender del usuario
con el simple hecho de seleccionar un
correo y clasificarlo como no deseado el
algoritmo aprende y cuando se vuelve a
recibir un correo de este usuario se irá
directamente a la bandeja de spam o
correo no deseado esta fue una de las
aplicaciones de machine learning que en
su momento tuvo un gran impacto para los
que usábamos los correos electrónicos
simplificando las tareas otra de las
aplicaciones que usamos día a día es el
reconocimiento facial en las fotos que
publicamos en facebook este es uno de
los algoritmos que ha perfeccionado en
los últimos años facebook y es
considerado uno de los mejores en esta
área con el simple hecho de publicar una
foto en la plataforma en modelos realiza
un escaneo de la misma
y comparando con los datos que tiene
almacenado puedes relacionar los nombres
de cada una de las personas que se
encuentran en la foto este algoritmo se
ha venido perfeccionando con el pasar
del tiempo cuando comenzó a
implementarse podíamos observar que en
ocasiones se equivocaba para determinar
quién era quién pero al día de hoy
ocurre cada vez menos por lo que el
algoritmo ha ido mejorando su
aprendizaje las recomendaciones de las
películas de netflix conjuga una serie
de algoritmos que unidos realizan las
recomendaciones de las películas y
series a cada algoritmo aprende tanto de
las películas pistas las películas que
dejamos de ver las que incluimos en
nuestra lista de visualización así como
también se utilizamos un celular una
tableta o una pantalla y mucha más
información que se utiliza para realizar
las mejores recomendaciones para cada
uno de los usuarios un dato curioso de
netflix es que para el año del 2006
publicó un concurso the machine learning
y minería de datos que es revolucionaria
por completo el mundo de las ciencias de
datos el propósito era sencillo de
explicar y ha mejorado
de sus predicciones respecto a cuánto le
gustaría a un usuario determinada
película basada en su historial de
preferencias para ese entonces netflix
ya había desarrollado un sistema de
recomendación propio el cual hacías
recomendaciones personales de nuevas
películas basadas en cuanto le gusta o
disgusta al usuario
otras películas sin embargo la empresa
estaba deseosa de experimentar nuevos
enfoques y abrió el concurso a cualquier
persona que pudiese desarrollar un
algoritmo que mejorara en por lo menos
10% de las predicciones del algoritmo
propio sobre el mismo set de datos el
premio para quien lograr este objetivo
era de un millón de dólares el equipo
ganador de este concurso fue el course
pragmatic que quienes registraron un
alcoholismo que generaba una mejora de
10.6 por ciento
sin embargo netflix nunca llegó a
utilizar el algoritmo ganador ya que él
mismo contaba con más de 800 algoritmos
lo que hacía un cambio significativo de
tecnología para soportar cientos de
algoritmos trabajando simultáneamente
otra de las aplicaciones en las que
usamos machine learning
es la traducción simultánea cuando
hubiésemos imaginado que con solo poner
la pantalla de nuestro celular sobre una
imagen con letras en otros idiomas como
chinos rusos este nos iba a traducir
automáticamente y de manera muy
eficiente lo que se decía allí en
nuestro idioma hace unos años atrás esto
era inimaginable pero ahora es tan
sencillo como tomar una foto esto se
logró gracias a una de las tantas ramas
que tienen machine learn y otra de las
aplicaciones que tiene y que en
ocasiones nos molesta y creemos que nos
están espiando por algún lado son las
publicaciones de publicidad tanto en
facebook como en google no es magia o
que nos estén espiando es que
simplemente estas dos grandes compañías
manejan tanta información sobre nosotros
que fácilmente la pueden utilizar para
vendernos productos o paquetes que en
ocasiones ni nosotros mismos sabíamos
que queríamos pero todo esto se logra
por la cantidad de datos que ellos
manejan y que ahora lo utilizan las
empresas de publicidad y mercadeo la
creatividad virtual es otro de los
grandes ejemplos de machine learning
unos gráficos muy bien realizados
podemos transportarnos a cualquier sitio
y vivir experiencias como si
estuviésemos allí pero esta tecnología
también la vemos aplicada en equipos
mucho más avanzados como en curiosity el
robot enviado a marte para realizar su
exploración este robot es capaz de
determinar qué es importante de analizar
y que se puede descartar esto gracias al
sistema que corre en él con varios
algoritmos de machine learning y si ya
hablamos de curiosity ahora también
tenemos que hablar de los automóviles
autónomos el cual conjuga una serie de
algoritmos y tecnologías que hace capaz
que se pueda lograr su objetivo en fin
estos son sólo unos pocos ejemplos en
donde podemos poner en práctica los
algoritmos de mazinger acá lo importante
es que sepas que nunca es tarde para
aprender sobre este tema porque cada año
o más bien cada vez vamos a poder ver
nuevas aplicaciones en este ámbito por
lo que es importante por lo menos
conocer de qué se trata
ahora bien el curso está dividido de la
siguiente forma comenzaremos con la
historia the machine learning ya
conociendo la historia
y algunos de sus usos podemos definir
qué es exactamente machine learning y
continuaremos con su clasificación y
posteriormente hablaremos sobre algunos
algoritmos de aprendizaje supervisado y
aprendizaje no supervisado cada uno de
estos algoritmos tiene las bases para
algoritmos mucho más profundos sobre
marc chandler d por lo que es importante
conocer estos antes de profundizar sobre
los mismos una de las cosas que quiero
aclararte una vez durante el desarrollo
de todo el curso no va a saber nada de
ecuaciones matemáticas y nada
relacionado a es de igual forma no vas a
programar absolutamente nada la
intención con este curso es que empieces
a atender las bases para aprender
machine learning de igual forma al final
de cada vídeo te haré unas preguntas con
ejemplos prácticos para reforzar lo
aprendido las respuestas las encontrarás
en el blog pero la idea es que tú mismo
analices la pregunta y obtengas las
respuestas por tu cuenta aunque por
supuesto te invito a que pasas por el
blog en donde encontrará mucha más
información sobre el tema
well y en la cajita de descripción
espero que te haya interesado el tema
que continúes con el curso entonces nos
vemos en el siguiente vídeo chao
[Música]
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