Modelos para entender una realidad caótica | DotCSV
Summary
TLDREl script explora cómo el universo está en constante evolución y lleno de ruido, pero la inteligencia humana ha logrado darle sentido a través de la búsqueda de la elegancia y la simetría en los patrones de la realidad. La ciencia ha permitido reconstruir la realidad mediante modelos conceptuales simplificados, que nos ayudan a entender y aprovechar mejor la realidad. Los modelos, como los mapas, las ecuaciones físicas y las partituras, son formas de representar la realidad de manera simplificada. La probabilidad es una herramienta clave para manejar la incertidumbre y construir modelos probabilísticos que comprimen la variabilidad de la realidad. El machine learning es un campo que busca descubrir estos modelos, utilizando datos, parámetros y errores para ajustar y optimizar los modelos. El aprendizaje de los valores óptimos de los parámetros es fundamental en machine learning, y el error es una señal crucial para la optimización del modelo. El video también menciona la importancia de los datos multidimensionales y la flexibilidad de los modelos para ajustarse a los datos. Finalmente, se destaca el modelo de regresión lineal como uno de los más utilizados y fundamental en el análisis estadístico y el machine learning.
Takeaways
- 🌌 Vivimos en un universo en constante evolución y lleno de ruido, pero la inteligencia humana logra darle sentido a este caos.
- 🧐 La capacidad de detectar y utilizar patrones es fundamental en el desarrollo de nuestra especie y es esencial en la ciencia para simplificar la observación del mundo.
- 📈 Los modelos son construcciones conceptuales simplificadas de una realidad más compleja, que nos permiten entender y aprovechar dicha realidad.
- 🗺️ Un ejemplo de modelo es el mapa, que representa de manera simplificada el mundo tridimensional en un plano bidimensional.
- 🎼 Otros modelos incluyen ecuaciones físicas y partituras, que representan relaciones matemáticas y cómo los instrumentos musicales deben combinarse.
- 🔄 Un modelo busca el equilibrio entre representar correctamente la realidad y ser lo suficientemente simple para ser útil.
- 🐦 Al modelar el comportamiento natural de las aves, se recopilan evidencias y se actualiza el modelo según se descubren nuevas variaciones.
- 🤔 La probabilidad es una herramienta para resumir la incertidumbre sobre un tema y es fundamental en la construcción de modelos probabilísticos.
- 🧠 Nuestros cerebros aplican esquemas similares a los modelos probabilísticos para conceptualizar, predecir, generalizar, razonar y aprender.
- 📊 Los datos son la base de nuestro contacto con la realidad y son multidimensionales, lo que requiere el uso de las matemáticas para su manejo.
- 🔧 Los parámetros son los valores modificables en un modelo que nos dan la flexibilidad para ajustarnos a los datos.
- 📉 La función de error es crucial para medir cómo se ajusta nuestro modelo a los datos y es la base para el proceso de optimización o entrenamiento del modelo.
Q & A
¿Qué es un modelo y cómo nos ayuda a entender la realidad?
-Un modelo es una construcción conceptual simplificada de una realidad más compleja. Nos ayuda a entender la realidad al permitirnos representar y analizar fenómenos complejos de una manera más sencilla y manejable.
¿Cómo se relaciona la ciencia con la capacidad de observación y el uso de modelos?
-La ciencia nos permite explotar nuestra capacidad de observar el mundo de manera simplificada, convirtiendo el ruido en conocimiento. A través de modelos, reconstruimos la realidad y podemos utilizarla a nuestro favor.
¿Por qué es importante la detección de patrones en el desarrollo de la especie humana?
-La detección de patrones es fundamental en el desarrollo de la especie humana porque nos permite identificar y utilizar tendencias y relaciones en nuestro entorno, lo que ha llevado a avances significativos en la ciencia, la tecnología y la comprensión del mundo.
¿Cómo es la relación entre un mapa y un modelo?
-Un mapa es un tipo de modelo que representa de manera simplificada el mundo tridimensional en un plano bidimensional, eliminando detalles innecesarios para facilitar la navegación y la comprensión espacial.
¿Cómo se utiliza la probabilidad en los modelos para manejar la incertidumbre?
-La probabilidad es una herramienta matemática utilizada en los modelos para expresar la incertidumbre sobre un fenómeno. Permite construir modelos probabilísticos que comprimen la variabilidad de la realidad y son más sencillos de gestionar.
¿Qué es el aprendizaje automático y cómo se relaciona con los modelos?
-El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que busca descubrir y crear algoritmos capaces de aprender los valores óptimos de los parámetros de un modelo a partir de los datos, para que estos puedan representar de manera más precisa la realidad.
¿Cómo se ajusta un modelo a los datos recopilados?
-Se ajusta un modelo a los datos variando sus parámetros y minimizando la función de error, un proceso conocido como optimización o entrenamiento del modelo.
¿Qué son los datos y cómo son relevantes para la construcción de modelos?
-Los datos son las mediciones y observaciones tomadas de la realidad y son la base desde la cual se extrae la información para construir modelos. Son multidimensionales y proporcionan la información necesaria para que los modelos puedan representar y explicar fenómenos reales.
¿Qué es un parámetro en un modelo y cómo afecta el ajuste del modelo a los datos?
-Un parámetro en un modelo es un valor que se puede modificar para dar flexibilidad al modelo y permitir que se ajuste a los datos. Los parámetros son los únicos valores que se manipulan para que el modelo se adapte y represente con precisión la realidad.
¿Qué es la función de error y por qué es importante en el aprendizaje automático?
-La función de error es una medida que indica cómo de bien se ajusta un modelo a los datos. Es crucial en el aprendizaje automático porque guía el proceso de optimización, permitiendo ajustar los parámetros del modelo para minimizar el error y mejorar su precisión.
¿Cómo se relaciona el concepto de modelos en el aprendizaje automático con la historia de la astronomía y el modelo de Ptolomeo vs. Copérnico?
-El concepto de modelos en el aprendizaje automático se relaciona con la historia de la astronomía en el sentido de que, como en el caso de Ptolomeo y Copérnico, se busca el modelo que mejor ajuste a los datos observados. La evolución del modelo geocéntrico a uno heliocéntrico ilustra cómo los modelos se refinan para acercarse más a la realidad.
Outlines
🌌 El universo y la capacidad humana para dar sentido al caos
El primer párrafo aborda la naturaleza caótica y en constante evolución del universo, y cómo la inteligencia humana es capaz de encontrar sentido en él a través de la búsqueda de la elegancia y la simetría en los patrones de la realidad. Se destaca la importancia de la capacidad humana para detectar patrones y utilizarlos, lo que ha impulsado el desarrollo de la especie. La ciencia ha permitido una observación simplificada del mundo, transformando el ruido en conocimiento y reconstruyendo la realidad a través de modelos. Estos modelos son construcciones conceptuales simplificadas de una realidad más compleja y nos permiten entender y utilizar dicha realidad a nuestro favor. Se mencionan diferentes tipos de modelos, como mapas, ecuaciones físicas, diagramas y partituras, y se discute cómo estos buscan el equilibrio entre representar correctamente la realidad y ser lo suficientemente simples para ser útiles. Además, se explora el concepto de modelos probabilísticos y cómo la probabilidad es una herramienta para resumir la incertidumbre en la comprensión de la realidad.
📊 La importancia de los modelos y la construcción de historias a partir de datos
El segundo párrafo se enfoca en la importancia de los modelos para construir historias a partir de los datos y cómo estos pueden ser ajustados y perfeccionados con el tiempo. Se utiliza el ejemplo histórico de la recopilación de datos sobre las posiciones de Marte en el cielo y cómo, a partir de estos, se intentó crear un modelo que explicara sus movimientos. Se describen los modelos geocéntrico y heliocéntrico, y cómo el cambio en la concepción del sistema solar permitió un modelo más preciso. Se discute la necesidad de ajustar parámetros en los modelos para minimizar el error y la importancia de los datos, los parámetros y la función de error en el proceso de aprendizaje automático. Se enfatiza la importancia de la optimización de los parámetros a través del entrenamiento del modelo y cómo estos elementos son fundamentales en el campo del machine learning.
📢 Conectando con la audiencia y próximos pasos
El tercer párrafo es una llamada a la audiencia para seguir los movimientos del canal a través de las redes sociales, como Facebook y Twitter, y se menciona la posibilidad de apoyar el proyecto como mecenas. El hablante agradece a los espectadores por su atención y les anima a dejar sus opiniones en los comentarios. Finalmente, se cierra el video con un saludo y la expectativa de una próxima reunión.
Mindmap
Keywords
💡evolución
💡inteligencia humana
💡modelos
💡probabilidad
💡machine learning
💡datos
💡parámetros
💡error
💡regresión lineal
💡optimización
💡multidimensionales
Highlights
Vivimos en un universo en constante evolución y lleno de ruido.
La inteligencia humana logra dar sentido al caos en busca de elegancia y simetría.
El desarrollo de nuestra especie se debe a la capacidad de detectar y utilizar patrones.
La ciencia permite simplificar la observación del mundo a través de modelos.
Un modelo es una construcción conceptual simplificada de una realidad más compleja.
Los modelos nos permiten entender y utilizar la realidad a nuestro favor.
Un mapa es un tipo de modelo que simplifica la representación del mundo tridimensional.
Las ecuaciones físicas son modelos matemáticos que describen relaciones entre variables.
Los diagramas y partituras también son formas de modelos utilizados en la música.
Los modelos buscan un equilibrio entre representar la realidad y ser sencillos de usar.
La probabilidad es una herramienta para resumir la incertidumbre en modelos.
Los modelos probabilísticos comprimen variabilidad y son más fáciles de manejar.
El cerebro utiliza modelos probabilísticos para conceptualizar, predecir y generalizar.
Machine learning busca descubrir y ajustar modelos para representar la realidad.
Los datos son multidimensionales y nos conectan con la realidad.
Los parámetros son los valores modificables en un modelo que permiten su ajuste a los datos.
El error es medido para ajustar y optimizar los parámetros del modelo.
El entrenamiento de modelos en machine learning involucra encontrar valores óptimos de parámetros.
El modelo de regresión lineal es uno de los más utilizados y es base en análisis estadístico y machine learning.
Transcripts
comenzamos
vivimos en un universo en constante
evolución complejo caótico y lleno de
ruido
[Música]
y sin embargo la inteligencia humana
consigue dar sentido a todo este caos en
una búsqueda por la elegancia y la
simetría que se esconde entre los
patrones que identificamos en nuestra
realidad el desarrollo de nuestra
especie se ha debido principalmente a
esta capacidad de saber detectar
patrones y poder utilizarlos a nuestro
favor la ciencia nos ha permitido
explotar nuestra capacidad de observar
el mundo de manera simplificada
convirtiendo todo este ruido en
conocimiento es decir reconstruyendo la
realidad a través de modelos un modelo
no es más que una construcción
conceptual simplificada de una realidad
más compleja a través de esta
reconstrucción somos capaces de entender
mejor dicha realidad y poder utilizarla
a nuestra favor convivimos diariamente
con diferentes tipos de modelos por
ejemplo un mapa un mapa sería un tipo de
modelo ya que nos permite representar de
manera simplificada en un plano
bidimensional el mundo tridimensional en
el que vivimos eliminando detalles
innecesarios como texturas o artefactos
del entorno o por ejemplo una ecuación
física donde se recogen las relaciones
matemáticas entre diferentes variables
para así poder aproximar el
comportamiento físico de la realidad
cuando hacemos uso del diagrama desde
los más simples a los más complejos
también estamos haciendo uso de modelos
o por ejemplo una partitura que no es
más que la simple representación de como
los diferentes instrumentos deben
combinarse sincronizarse y ajustar sus
frecuencias para poder producir siempre
la misma canción quizás una partitura
podría aproximarse más a la realidad si
la representaremos directamente con el
espectro de frecuencia de la canción
pero claro esto sería mucho más complejo
de interpretar por parte de los músicos
como vemos un modelo busca el equilibrio
entre aproximarse a representar
correctamente la realidad y ser simple
para poder utilizarlo
imagínate por ejemplo que queremos
modelar el comportamiento natural de las
aves para ello recopilamos diferentes
evidencias y tras observar las podemos
enunciar un primer modelo de su
comportamiento
este modelo dice que las aves pueden
volar si seguimos recopilando evidencias
pronto nos daremos cuenta de que este
modelo es muy simple ya que hay aves que
todavía no han aprendido a volar y otras
que estando heridas tampoco pueden por
tanto actualizamos nuestro modelo y
decimos bueno si una vez adultas y no
está herida puede volar parece ahora así
que nuestro modelo se ajusta más a la
realidad pero de repente nos vamos un
poco más al sur y aparecen estos
malditos bichos ahora podríamos seguir
ajustando el modelo y las diferentes
variaciones de la realidad que estamos
estudiando pero al final acabaremos
teniendo un modelo muy complejo con
todas las excepciones de por qué un ave
vuela o no una alternativa a esto es
hacer uso de la probabilidad para poder
decir matemáticamente que la mayoría de
aves pueden volar
la probabilidad es la herramienta
perfecta para resumir nuestra
incertidumbre sobre un tema ya sea por
falta de conocimiento o por pereza que
es mejor decir que un plato se romperá
dependiendo de la fuerza inicial de
lanzamiento del material del plato o de
si alguien evita cogerlo durante la
caída la elasticidad de la superficie
donde cae el punto de impacto etcétera o
decir que un plato se rompe en el 95% de
las ocasiones utilizar la probabilidad
para construir modelos da como resultado
los modelos probabilísticos estos
modelos comprimen en base a
probabilidades muchas de la variabilidad
de nuestra realidad siendo más sencillo
de gestionar la información que
recibimos del entorno nuestro cerebro
aplica esquemas similares a estos
modelos probabilísticos y gracias a
ellos es que tenemos capacidades como la
de conceptualizar predecir generalizar
razonar o aprender por esto mismo
descubrir cuáles son estos modelos es
uno de los objetivos básicos del campo
del machine learning y una de las
herramientas fundamentales que iremos
viendo los próximos vídeos pero antes
vamos a repasar algunos conceptos
relacionados con estos modelos
para entender este concepto hay un
ejemplo muy bueno en una charla de decks
de benvinguda en ella hace una
introducción muy buena de lo que es el
machine learning a día de hoy he llegado
a un punto de la charla muestra un
ejemplo que nos va a ser muy útil en
este ejemplo vemos cómo podemos
construir una historia sobre la realidad
simplemente a partir de modelar los
datos correctamente este ejemplo nos
habla de un conjunto de datos
recopilados en el siglo 16 cuando
manualmente se registró las diferentes
posiciones del planeta marte en el cielo
nocturno según iba recorriendo su órbita
si quisiéramos a partir de estos datos
crear un modelo que pudiera explicar
cuál es la realidad detrás de los
movimientos de marte y cómo lo haríamos
vamos a partir de uno de los modelos más
antiguos el modelo g o centrista si no
pasamos en este modelo tenemos que la
tierra se encuentra en el centro del
sistema solar y los planetas orbitan
alrededor de ellas siguiendo
circunferencias perfectas en esta
visualización podemos ver en la gráfica
de arriba en rojo y los datos es decir
las evidencias que hemos recopilado a
partir de observar la realidad en negro
tenemos cuál sería la órbita teóricas y
nuestro modelo fuera correcto es decir
la órbita que sigue a marte si
hiciéramos caso a la visualización del
sistema geocéntrico que vemos en medio
fíjate que nuestro modelo actual asuma
una serie de restricciones
como por ejemplo que la tierra está en
el centro y que las órbitas son
circulares sin embargo hay ciertos
parámetros que podemos variar para
intentar ajustar más la gráfica roja a
la negra por ejemplo el radio de las
órbitas si movemos este valor podemos
ver como las gráficas se van pareciendo
cada vez más a la de los datos aunque no
se ajusta perfectamente si queremos
saber exactamente cuánto se ajusta a
nuestro modelo podemos computar cuál es
la diferencia entre ambas gráficas y
este será el error del modelo podemos
ver según vamos ajustando los parámetros
como vamos consiguiendo minimizar esta
señal de error pero parece que no la
podemos terminar de ajustar quizás
nuestro modelo es equivocado
efectivamente como ya sabemos desde la
época de copérnico situando el sol en el
centro de nuestro sistema solar
conseguimos una explicación más exacta
de las órbitas de los planetas esto lo
podemos ver en nuestro ejemplo fíjate
como visualmente ahora la gráfica negra
y la roja se ajustan casi perfectamente
podemos seguir variando parámetros como
la distancia de la tierra al sol y
rápidamente encontramos como este modelo
es capaz de explicar mucho mejor el
movimiento de marte
aún así todavía existe cierto error
quizás nuestro modelo es correcto y el
error se produce por errores humanos en
la medición de los datos o puede que aún
existan fenómenos que desconocemos que
podrían dar una explicación mejor de lo
que ocurre fue kepler quien propuso un
último modelo en el que las órbitas ya
no eran circulares sino ovaladas con
este nuevo modelo podemos ver cómo la
función de la órbita de marte se ajusta
perfectamente a los datos que hemos
medido el error de este modelo es mínimo
como se puede ver a partir de los datos
podemos construir el modelo que más se
aproxima a la realidad que queremos
estudiar y una vez tenemos este modelo
que nos cuenta una historia de cómo
funciona el mundo podemos ajustarla para
probar nuevos escenarios rebobinar para
encontrar los orígenes de ciertos
fenómenos o adelantarla para hacer
predicciones de lo que ocurrirá en el
futuro suena interesante de verdad hay
tres elementos claves en todo esto que
he explicado y con los que debería de
familiarizarte si tu objetivo es querer
dominar este campo el primero de ellos
son los datos los datos en nuestra toma
de contacto con la realidad las
mediciones que hacemos de ellas a partir
de esto es de los que vamos a extraer
toda la información para construir
nuestro modelo una cosa importante a
saber es que
son multidimensionales es decir si
estamos construyendo un conjunto de
datos en los que cada registro es una
persona cada una de las propiedades de
esta persona representa una dimensión
por sí misma de la fecha de nacimiento
del lugar de nacimiento campo de estudio
todos estos atributos hacen que una sola
persona esté representada como un punto
en un espacio multidimensional te lo
puedes imaginar esto a lo mejor es un
poco complejo es decir si tratamos con
dos dimensiones esto sería algo fácil de
visualizar o incluso con tres
dimensiones pero y cuatro y que me dice
de cincuenta y ocho dimensiones esto es
la realidad con la que trabajamos cuando
hacemos uso de estas técnicas y en este
caso nuestra única aliada para poder
lidiar con estos espacios
multidimensionales son las matemáticas
otro de los conceptos importantes a
aprender es el concepto de parámetro en
el caso del modelo líder centrista que
acabamos de ver nuestro modelo planteaba
algunas restricciones pero también
habían ciertos valores que podíamos
modificar como era el radio de las
órbitas estos valores son los parámetros
del modelo y son los únicos que nos van
a dar la flexibilidad para poder
ajustarnos a los datos por ejemplo
imagínate que representa una serie de
datos en una
con dos dimensiones y quiero usar el
siguiente modelo un círculo para
intentar ajustar me a los datos los
parámetros que puedo variar en este
modelo son en este caso la posición del
círculo y su radio como vemos variando
los podemos conseguir ajustarnos a la
nube de punto si queremos podemos dotar
al modelo de un mayor grado de libertad
añadiendo más parámetros por ejemplo
imagínate que hablamos del radio x y el
radio y ahora somos capaces de ajustar
mejor la circunferencia a la nube de
punto pero sin embargo como ya veremos
en próximos vídeos no siempre es bueno
adoptar el modelo de tanta flexibilidad
nuestra tarea en machine learning será
la de encontrar aquellos algoritmos que
sean capaces a partir de los datos de
aprender cuáles son los valores óptimos
de estos parámetros para hacer esto
tenemos un último concepto que es
esencial el error como bien se dice
aquellos que no se miden no se puede
mejorar y por tanto es necesario que
siempre definamos una función de error
que nos diga cómo nuestro modelo se
ajusta o no a los datos normalmente
cuando usamos algoritmos de aprendizaje
supervisado esta función de error se
computa a partir de los datos de salida
suministrados y en el caso del
aprendizaje no supervisado otras medidas
se computan en base a los datos de
entrada
esta señal de error es muy importante
porque es a partir de la cual iremos
ajustando los parámetros del modelo en
un proceso que se denomina optimización
y que normalmente se le llama
entrenamiento o ajuste del modelo estos
tres elementos son básicos y
transversales en el entrenamiento de los
modelos que vamos a usar en machine
learning este es el comienzo de una
larga serie de vídeos donde veremos el
funcionamiento de todos los módulos más
importantes del campo de la inteligencia
artificial el primer modelo que vamos a
ver será el modelo de regresión lineal
uno de los más utilizados y la base del
análisis estadístico y del machine
learning pero esto ya te lo comento en
otro vídeo
muchísimas gracias por aguantar hasta el
final de este vídeo y por seguir
apoyando este canal si te ha gustado
deja tu like y tu opinión abajo en los
comentarios y recuerda que puedes seguir
todos mis movimientos a través de la
página de facebook del canal y también
en twitter también hay habilitado un
patrón por si te quieres convertir en
mecenas de este proyecto y nada más un
saludo y nos vemos pronto
[Música]
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