[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.00,0:00:03.39,Default,,0000,0000,0000,,♪ (música) ♪
Dialogue: 0,0:00:03.39,0:00:05.63,Default,,0000,0000,0000,,[Narradora] Bienvenidos\Na Nobel Conversations.
Dialogue: 0,0:00:06.99,0:00:10.10,Default,,0000,0000,0000,,En este episodio,\NJosh Angrist y Guido Imbens
Dialogue: 0,0:00:10.10,0:00:13.45,Default,,0000,0000,0000,,están reunidos con Isaiah Andrews\Npara debatir y discrepar
Dialogue: 0,0:00:13.45,0:00:15.22,Default,,0000,0000,0000,,sobre el papel\Ndel aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:00:15.22,0:00:16.82,Default,,0000,0000,0000,,en la econometría aplicada.
Dialogue: 0,0:00:17.89,0:00:19.90,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Bien, por supuesto\Nque hay muchos temas
Dialogue: 0,0:00:19.90,0:00:21.46,Default,,0000,0000,0000,,en los que ustedes\Nestán muy de acuerdo,
Dialogue: 0,0:00:21.46,0:00:22.60,Default,,0000,0000,0000,,pero me gustaría pasar a uno
Dialogue: 0,0:00:22.60,0:00:24.36,Default,,0000,0000,0000,,sobre el que tal vez\Nopinen algo distinto.
Dialogue: 0,0:00:24.36,0:00:26.10,Default,,0000,0000,0000,,Me gustaría escuchar\Nalgunas de sus opiniones
Dialogue: 0,0:00:26.10,0:00:27.32,Default,,0000,0000,0000,,sobre el aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:00:27.32,0:00:30.26,Default,,0000,0000,0000,,y el papel que desempeña\Ny desempeñará en la economía.
Dialogue: 0,0:00:30.26,0:00:31.86,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] He consultado\Nalgunos datos,
Dialogue: 0,0:00:31.86,0:00:33.35,Default,,0000,0000,0000,,como los datos privados.
Dialogue: 0,0:00:33.35,0:00:35.31,Default,,0000,0000,0000,,Vemos que no hay\Nningún documento publicado allí.
Dialogue: 0,0:00:36.84,0:00:39.61,Default,,0000,0000,0000,,Se hizo un experimento\Nsobre algún algoritmo de búsqueda
Dialogue: 0,0:00:40.30,0:00:41.81,Default,,0000,0000,0000,,y la cuestión era...
Dialogue: 0,0:00:42.58,0:00:45.49,Default,,0000,0000,0000,,se trataba de clasificar cosas\Ny cambiar la clasificación.
Dialogue: 0,0:00:45.99,0:00:47.16,Default,,0000,0000,0000,,Y estaba más o menos claro
Dialogue: 0,0:00:47.16,0:00:50.27,Default,,0000,0000,0000,,que iba a haber\Nmucha heterogeneidad.
Dialogue: 0,0:00:52.11,0:00:55.86,Default,,0000,0000,0000,,Si buscas, digamos,
Dialogue: 0,0:00:58.12,0:01:00.64,Default,,0000,0000,0000,,una foto de Britney Spears,
Dialogue: 0,0:01:00.64,0:01:02.50,Default,,0000,0000,0000,,realmente no importa\Ndónde la clasifiques
Dialogue: 0,0:01:02.50,0:01:05.21,Default,,0000,0000,0000,,porque vas a encontrar\Nlo que estás buscando,
Dialogue: 0,0:01:06.20,0:01:07.58,Default,,0000,0000,0000,,ya sea que la clasifiques
Dialogue: 0,0:01:07.58,0:01:09.74,Default,,0000,0000,0000,,en primera, segunda\No tercera posición.
Dialogue: 0,0:01:10.27,0:01:12.35,Default,,0000,0000,0000,,Pero si estás buscando\Nel mejor libro de econometría,
Dialogue: 0,0:01:14.09,0:01:16.51,Default,,0000,0000,0000,,ya sea que pongas tu libro\Nen el primer lugar o en el décimo,
Dialogue: 0,0:01:16.51,0:01:18.34,Default,,0000,0000,0000,,eso va a suponer\Nuna gran diferencia
Dialogue: 0,0:01:18.34,0:01:19.84,Default,,0000,0000,0000,,en la frecuencia
Dialogue: 0,0:01:19.84,0:01:21.29,Default,,0000,0000,0000,,con la que la gente\Nhará clic en él.
Dialogue: 0,0:01:22.06,0:01:23.31,Default,,0000,0000,0000,,Así que ahí...
Dialogue: 0,0:01:23.31,0:01:24.33,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] ¿Por qué necesito
Dialogue: 0,0:01:24.33,0:01:27.31,Default,,0000,0000,0000,,el aprendizaje automático\Npara descubrir eso?
Dialogue: 0,0:01:27.31,0:01:29.46,Default,,0000,0000,0000,,Porque parece que puedo descubrirlo\Nde forma sencilla.
Dialogue: 0,0:01:29.46,0:01:30.52,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] En general...
Dialogue: 0,0:01:30.52,0:01:32.23,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Había\Nun montón de posibles...
Dialogue: 0,0:01:32.23,0:01:34.23,Default,,0000,0000,0000,,[Guido]...quieres pensar\Nque los artículos
Dialogue: 0,0:01:34.23,0:01:37.92,Default,,0000,0000,0000,,tienen un montón\Nde características,
Dialogue: 0,0:01:37.92,0:01:38.94,Default,,0000,0000,0000,,que quieres entender
Dialogue: 0,0:01:38.94,0:01:43.65,Default,,0000,0000,0000,,lo que impulsa la heterogeneidad\Nen el efecto de...
Dialogue: 0,0:01:43.67,0:01:44.88,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Pero solo estás prediciendo.
Dialogue: 0,0:01:44.88,0:01:46.57,Default,,0000,0000,0000,,En cierto sentido,
Dialogue: 0,0:01:46.57,0:01:47.79,Default,,0000,0000,0000,,estás resolviendo\Nun problema de marketing.
Dialogue: 0,0:01:47.79,0:01:49.21,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No, es un efecto causal,
Dialogue: 0,0:01:49.21,0:01:51.74,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Es causal, pero no tiene\Ncontenido científico.
Dialogue: 0,0:01:51.74,0:01:52.81,Default,,0000,0000,0000,,Piensa en...
Dialogue: 0,0:01:53.67,0:01:55.46,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No,\Npero hay cosas similares
Dialogue: 0,0:01:55.46,0:01:57.24,Default,,0000,0000,0000,,en el ámbito médico.
Dialogue: 0,0:01:57.69,0:01:59.31,Default,,0000,0000,0000,,Si haces un experimento,
Dialogue: 0,0:01:59.31,0:02:02.49,Default,,0000,0000,0000,,puedes estar muy interesado\Nen si el tratamiento funciona
Dialogue: 0,0:02:02.49,0:02:03.82,Default,,0000,0000,0000,,para algunos grupos o no.
Dialogue: 0,0:02:03.82,0:02:05.95,Default,,0000,0000,0000,,Y tienes un montón\Nde características individuales,
Dialogue: 0,0:02:05.95,0:02:08.11,Default,,0000,0000,0000,,y quieres buscar sistemáticamente...
Dialogue: 0,0:02:08.11,0:02:09.88,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Sí.\NTengo mis dudas sobre esa...
Dialogue: 0,0:02:09.88,0:02:12.59,Default,,0000,0000,0000,,esa especie de idea de que hay\Nun efecto causal personal
Dialogue: 0,0:02:12.59,0:02:13.90,Default,,0000,0000,0000,,que me debería importar
Dialogue: 0,0:02:13.90,0:02:15.16,Default,,0000,0000,0000,,y que el aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:02:15.16,0:02:17.10,Default,,0000,0000,0000,,puede descubrirlo\Nde alguna manera que sea útil.
Dialogue: 0,0:02:17.52,0:02:18.68,Default,,0000,0000,0000,,Así que piensa en...
Dialogue: 0,0:02:18.68,0:02:20.18,Default,,0000,0000,0000,,He trabajado mucho en las escuelas,
Dialogue: 0,0:02:20.18,0:02:22.36,Default,,0000,0000,0000,,yendo a, digamos,\Nuna escuela chárter,
Dialogue: 0,0:02:22.36,0:02:24.50,Default,,0000,0000,0000,,una escuela privada\Nfinanciada con fondos públicos,
Dialogue: 0,0:02:24.78,0:02:27.39,Default,,0000,0000,0000,,efectivamente,\Nque es libre de estructurar
Dialogue: 0,0:02:27.39,0:02:29.59,Default,,0000,0000,0000,,su propio plan de estudios\Nen función del contexto.
Dialogue: 0,0:02:29.59,0:02:30.94,Default,,0000,0000,0000,,Algunos tipos de escuelas chárter
Dialogue: 0,0:02:30.94,0:02:33.38,Default,,0000,0000,0000,,consiguen\Nun rendimiento espectacular
Dialogue: 0,0:02:33.96,0:02:36.32,Default,,0000,0000,0000,,y en el conjunto de datos\Nque produce ese resultado,
Dialogue: 0,0:02:36.32,0:02:37.97,Default,,0000,0000,0000,,tengo un montón de covariables.
Dialogue: 0,0:02:37.97,0:02:39.58,Default,,0000,0000,0000,,Tengo\Nlas puntuaciones de referencia
Dialogue: 0,0:02:39.58,0:02:41.32,Default,,0000,0000,0000,,y los antecedentes familiares,
Dialogue: 0,0:02:41.32,0:02:45.52,Default,,0000,0000,0000,,la educación de los padres,\Nel sexo del niño, la raza del niño.
Dialogue: 0,0:02:46.60,0:02:49.76,Default,,0000,0000,0000,,Y, bueno, en cuanto reúno\Nmedia docena de ellas,
Dialogue: 0,0:02:49.76,0:02:51.75,Default,,0000,0000,0000,,tengo un espacio\Nde muy alta dimensión.
Dialogue: 0,0:02:52.39,0:02:55.39,Default,,0000,0000,0000,,Sin duda, me interesan\Nlas características del curso
Dialogue: 0,0:02:55.39,0:02:56.80,Default,,0000,0000,0000,,de ese efecto del tratamiento,
Dialogue: 0,0:02:56.80,0:02:58.69,Default,,0000,0000,0000,,como por ejemplo, si es mejor\Npara las personas
Dialogue: 0,0:02:58.69,0:03:02.54,Default,,0000,0000,0000,,que provienen de familias\Ncon menores ingresos.
Dialogue: 0,0:03:02.54,0:03:05.66,Default,,0000,0000,0000,,Me cuesta creer\Nque haya una aplicación
Dialogue: 0,0:03:07.46,0:03:09.97,Default,,0000,0000,0000,,para la versión\Nde muy alta dimensión,
Dialogue: 0,0:03:09.97,0:03:12.50,Default,,0000,0000,0000,,en la que descubrí\Nque para los niños no blancos
Dialogue: 0,0:03:12.50,0:03:15.28,Default,,0000,0000,0000,,que tienen\Ningresos familiares altos
Dialogue: 0,0:03:15.28,0:03:17.75,Default,,0000,0000,0000,,pero puntuaciones de referencia\Nen el tercer cuartil
Dialogue: 0,0:03:17.75,0:03:20.54,Default,,0000,0000,0000,,y que solo fueron\Na la escuela pública
Dialogue: 0,0:03:20.54,0:03:23.13,Default,,0000,0000,0000,,en el tercer grado\Npero no en el sexto.
Dialogue: 0,0:03:23.13,0:03:25.68,Default,,0000,0000,0000,,Así que eso es lo que produce\Nese análisis de alta dimensión.
Dialogue: 0,0:03:25.68,0:03:27.94,Default,,0000,0000,0000,,Es una declaración condicional\Nmuy elaborada.
Dialogue: 0,0:03:28.33,0:03:30.70,Default,,0000,0000,0000,,Hay dos cosas que están mal,\Nen mi opinión.
Dialogue: 0,0:03:30.70,0:03:32.42,Default,,0000,0000,0000,,En primer lugar, no lo veo como...
Dialogue: 0,0:03:32.42,0:03:34.49,Default,,0000,0000,0000,,No puedo imaginar\Npor qué es algo procesable.
Dialogue: 0,0:03:34.49,0:03:36.52,Default,,0000,0000,0000,,No sé por qué\Nquerrías actuar sobre ello.
Dialogue: 0,0:03:36.52,0:03:39.38,Default,,0000,0000,0000,,Y también sé que hay\Nalgún modelo alternativo
Dialogue: 0,0:03:39.38,0:03:42.86,Default,,0000,0000,0000,,que encaja casi igual de bien,\Nque lo invierte todo.
Dialogue: 0,0:03:42.98,0:03:44.59,Default,,0000,0000,0000,,Porque el aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:03:44.59,0:03:48.47,Default,,0000,0000,0000,,no me dice que este es realmente\Nel predictor que importa,
Dialogue: 0,0:03:48.47,0:03:50.78,Default,,0000,0000,0000,,solo me dice\Nque este es un buen predictor.
Dialogue: 0,0:03:51.40,0:03:54.88,Default,,0000,0000,0000,,Así que creo,\Nque hay algo diferente
Dialogue: 0,0:03:54.88,0:03:57.69,Default,,0000,0000,0000,,en el contexto\Nde las ciencias sociales.
Dialogue: 0,0:03:57.69,0:04:00.27,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Creo que las aplicaciones\Nde las ciencias sociales
Dialogue: 0,0:04:00.27,0:04:03.92,Default,,0000,0000,0000,,de las que hablas\Nson aquellas en las que, creo,
Dialogue: 0,0:04:03.92,0:04:07.92,Default,,0000,0000,0000,,no hay una gran cantidad\Nde heterogeneidad en los efectos.
Dialogue: 0,0:04:09.76,0:04:13.61,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Bueno, podría haberla\Nsi me permites llenar ese espacio.
Dialogue: 0,0:04:13.61,0:04:15.65,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No... ni siquiera entonces.
Dialogue: 0,0:04:15.65,0:04:18.51,Default,,0000,0000,0000,,Creo que para muchas\Nde esas intervenciones,
Dialogue: 0,0:04:18.51,0:04:22.84,Default,,0000,0000,0000,,se espera que el efecto\Nsea del mismo signo para todos.
Dialogue: 0,0:04:23.55,0:04:27.32,Default,,0000,0000,0000,,Puede haber pequeñas diferencias\Nen la magnitud, pero no es...
Dialogue: 0,0:04:27.58,0:04:29.97,Default,,0000,0000,0000,,Porque muchas de estas\Ndiferencias educativas
Dialogue: 0,0:04:29.97,0:04:31.61,Default,,0000,0000,0000,,son buenas para todos.
Dialogue: 0,0:04:31.61,0:04:35.93,Default,,0000,0000,0000,,No es que sean malas\Npara algunas personas
Dialogue: 0,0:04:35.93,0:04:37.41,Default,,0000,0000,0000,,y buenas para otras
Dialogue: 0,0:04:37.41,0:04:39.80,Default,,0000,0000,0000,,y luego hay unos pocos casos\Nen los que son malas.
Dialogue: 0,0:04:40.19,0:04:43.63,Default,,0000,0000,0000,,Pero puede haber\Nalgo de variación en la magnitud,
Dialogue: 0,0:04:43.63,0:04:44.81,Default,,0000,0000,0000,,pero se necesitarían
Dialogue: 0,0:04:44.81,0:04:47.19,Default,,0000,0000,0000,,conjuntos de datos\Nmuy muy grandes para encontrarlos.
Dialogue: 0,0:04:47.19,0:04:48.98,Default,,0000,0000,0000,,Estoy de acuerdo en que,\Nen esos casos,
Dialogue: 0,0:04:48.98,0:04:51.39,Default,,0000,0000,0000,,probablemente no serían\Nmuy procesables de todos modos.
Dialogue: 0,0:04:51.88,0:04:54.15,Default,,0000,0000,0000,,Pero creo que hay\Nmuchos otros escenarios
Dialogue: 0,0:04:54.15,0:04:56.48,Default,,0000,0000,0000,,donde hay mucha más heterogeneidad.
Dialogue: 0,0:04:57.05,0:04:59.16,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Bueno, estoy abierto\Na esa posibilidad
Dialogue: 0,0:04:59.16,0:05:00.98,Default,,0000,0000,0000,,y creo que el ejemplo que has dado
Dialogue: 0,0:05:00.98,0:05:04.86,Default,,0000,0000,0000,,es esencialmente\Nun ejemplo de marketing.
Dialogue: 0,0:05:05.94,0:05:09.71,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No, esos tienen\Nimplicaciones respecto a ello
Dialogue: 0,0:05:09.71,0:05:11.60,Default,,0000,0000,0000,,y esa es la organización,
Dialogue: 0,0:05:11.60,0:05:13.71,Default,,0000,0000,0000,,si tienes que preocuparte por la...
Dialogue: 0,0:05:15.36,0:05:17.86,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Bueno, necesito\Nver ese documento.
Dialogue: 0,0:05:18.29,0:05:21.49,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Así que, la sensación\Nque tengo es que...
Dialogue: 0,0:05:21.49,0:05:23.37,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Todavía estamos\Nen desacuerdo en algo.
Dialogue: 0,0:05:23.37,0:05:25.74,Default,,0000,0000,0000,,- [Isaiah] Sí.\N- [Josh] No coincidimos en todo.
Dialogue: 0,0:05:25.74,0:05:27.39,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Tengo esa sensación.\N[risas]
Dialogue: 0,0:05:27.39,0:05:29.47,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] En realidad,\Nhemos discrepado en esto
Dialogue: 0,0:05:29.47,0:05:30.73,Default,,0000,0000,0000,,porque no estaba para discutir.
Dialogue: 0,0:05:30.73,0:05:33.14,Default,,0000,0000,0000,,[risas]
Dialogue: 0,0:05:33.14,0:05:35.60,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] ¿Se está poniendo\Nalgo caluroso aquí?
Dialogue: 0,0:05:35.72,0:05:37.85,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Caluroso.\NEs bueno que esté caluroso.
Dialogue: 0,0:05:37.85,0:05:39.50,Default,,0000,0000,0000,,La sensación que tengo es, Josh,
Dialogue: 0,0:05:39.50,0:05:41.95,Default,,0000,0000,0000,,que no estás diciendo\Nque estás seguro
Dialogue: 0,0:05:41.95,0:05:44.16,Default,,0000,0000,0000,,de que no hay manera\Nde que haya una aplicación
Dialogue: 0,0:05:44.16,0:05:45.67,Default,,0000,0000,0000,,en la que estas cosas sean útiles.
Dialogue: 0,0:05:45.67,0:05:47.17,Default,,0000,0000,0000,,Estás diciendo\Nque no estás convencido
Dialogue: 0,0:05:47.17,0:05:49.44,Default,,0000,0000,0000,,con las aplicaciones existentes\Nhasta la fecha.
Dialogue: 0,0:05:49.91,0:05:51.66,Default,,0000,0000,0000,,- Me parece bien.\N- [Guido] Estoy muy seguro.
Dialogue: 0,0:05:51.86,0:05:54.18,Default,,0000,0000,0000,,[risas]
Dialogue: 0,0:05:54.18,0:05:55.27,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] En este caso.
Dialogue: 0,0:05:55.27,0:05:56.79,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Creo que Josh tiene razón
Dialogue: 0,0:05:57.74,0:06:00.10,Default,,0000,0000,0000,,en que incluso\Nen los casos de predicción,
Dialogue: 0,0:06:01.60,0:06:03.76,Default,,0000,0000,0000,,donde muchos de los métodos\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:06:03.76,0:06:06.52,Default,,0000,0000,0000,,realmente se destacan es donde hay\Nun montón de heterogeneidad.
Dialogue: 0,0:06:06.78,0:06:10.40,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] No te importan mucho\Nlos detalles, ¿verdad?
Dialogue: 0,0:06:10.40,0:06:11.48,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Sí.
Dialogue: 0,0:06:11.48,0:06:14.75,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] No tiene\Nun ángulo normativo o algo así.
Dialogue: 0,0:06:14.75,0:06:17.54,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] El reconocimiento\Nde dígitos escritos a mano
Dialogue: 0,0:06:17.54,0:06:18.72,Default,,0000,0000,0000,,y demás...
Dialogue: 0,0:06:18.72,0:06:23.86,Default,,0000,0000,0000,,lo hace mucho mejor\Nque construir un modelo complicado.
Dialogue: 0,0:06:24.20,0:06:26.92,Default,,0000,0000,0000,,Pero muchas\Nde las ciencias sociales,
Dialogue: 0,0:06:26.92,0:06:28.45,Default,,0000,0000,0000,,muchas\Nde las aplicaciones económicas,
Dialogue: 0,0:06:28.45,0:06:29.61,Default,,0000,0000,0000,,en realidad sabemos mucho
Dialogue: 0,0:06:29.61,0:06:32.67,Default,,0000,0000,0000,,sobre la relación\Nentre sus variables.
Dialogue: 0,0:06:32.67,0:06:34.76,Default,,0000,0000,0000,,Muchas de las relaciones\Nson estrictamente monótonas.
Dialogue: 0,0:06:35.40,0:06:39.27,Default,,0000,0000,0000,,La educación va a aumentar\Nlos ingresos de la gente,
Dialogue: 0,0:06:39.84,0:06:41.92,Default,,0000,0000,0000,,sin importar\Nlas características demográficas,
Dialogue: 0,0:06:41.92,0:06:44.76,Default,,0000,0000,0000,,sin importar\Nel nivel de educación que se tenga.
Dialogue: 0,0:06:44.76,0:06:46.32,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Hasta que lleguen\Na un doctorado.
Dialogue: 0,0:06:46.32,0:06:48.13,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] ¿Eso se aplica\Na la escuela de posgrado?
Dialogue: 0,0:06:48.13,0:06:49.22,Default,,0000,0000,0000,,[risas]
Dialogue: 0,0:06:49.22,0:06:50.59,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] En un rango razonable.
Dialogue: 0,0:06:50.59,0:06:55.59,Default,,0000,0000,0000,,No va a bajar mucho.
Dialogue: 0,0:06:55.59,0:06:58.18,Default,,0000,0000,0000,,En muchos de los entornos\Nen los que se destacan
Dialogue: 0,0:06:58.18,0:07:00.21,Default,,0000,0000,0000,,estos métodos\Nde aprendizaje automático,
Dialogue: 0,0:07:00.21,0:07:02.81,Default,,0000,0000,0000,,hay mucha falta de monotonicidad,
Dialogue: 0,0:07:02.81,0:07:04.91,Default,,0000,0000,0000,,una especie de multimodalidad\Nen estas relaciones
Dialogue: 0,0:07:05.36,0:07:08.48,Default,,0000,0000,0000,,y van a ser muy poderosos.
Dialogue: 0,0:07:08.70,0:07:11.43,Default,,0000,0000,0000,,Pero sigo sosteniendo lo mismo.
Dialogue: 0,0:07:12.54,0:07:17.53,Default,,0000,0000,0000,,Estos métodos tienen mucho\Npara ofrecerles a los economistas
Dialogue: 0,0:07:17.53,0:07:21.46,Default,,0000,0000,0000,,y serán una gran parte del futuro.
Dialogue: 0,0:07:21.63,0:07:23.18,Default,,0000,0000,0000,,APLICACIONES\NDEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Dialogue: 0,0:07:23.18,0:07:24.81,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Parece que hay\Nalgo interesante por decir
Dialogue: 0,0:07:24.81,0:07:26.14,Default,,0000,0000,0000,,sobre el aprendizaje automático.
Dialogue: 0,0:07:26.14,0:07:27.41,Default,,0000,0000,0000,,Así que, Guido, me preguntaba
Dialogue: 0,0:07:27.41,0:07:29.42,Default,,0000,0000,0000,,¿podrías dar tal vez\Nalgunos de los ejemplos
Dialogue: 0,0:07:29.42,0:07:30.69,Default,,0000,0000,0000,,que estás pensando
Dialogue: 0,0:07:30.69,0:07:32.51,Default,,0000,0000,0000,,con las aplicaciones\Nque salen en el momento?
Dialogue: 0,0:07:32.51,0:07:35.78,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Un área\Nes donde en lugar de buscar
Dialogue: 0,0:07:35.78,0:07:37.24,Default,,0000,0000,0000,,efectos causales promedio
Dialogue: 0,0:07:37.24,0:07:39.68,Default,,0000,0000,0000,,estamos buscando\Nestimaciones individualizadas,
Dialogue: 0,0:07:39.68,0:07:43.21,Default,,0000,0000,0000,,predicciones de efectos causales,
Dialogue: 0,0:07:43.21,0:07:45.86,Default,,0000,0000,0000,,y allí, los algoritmos\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:07:45.86,0:07:47.38,Default,,0000,0000,0000,,han sido muy eficaces.
Dialogue: 0,0:07:47.96,0:07:49.89,Default,,0000,0000,0000,,Hasta ahora,\Nhemos hecho estas cosas
Dialogue: 0,0:07:49.89,0:07:51.46,Default,,0000,0000,0000,,utilizando los métodos de Kernel,
Dialogue: 0,0:07:51.46,0:07:53.85,Default,,0000,0000,0000,,y teóricamente, funcionan muy bien,
Dialogue: 0,0:07:53.85,0:07:56.23,Default,,0000,0000,0000,,y hay quienes comentan\Nque, formalmente,
Dialogue: 0,0:07:56.23,0:07:57.58,Default,,0000,0000,0000,,no se puede hacer nada mejor.
Dialogue: 0,0:07:57.58,0:07:59.42,Default,,0000,0000,0000,,Pero en la práctica,\Nno funcionan muy bien.
Dialogue: 0,0:08:00.96,0:08:03.57,Default,,0000,0000,0000,,Las cosas aleatorias\Nde tipo bosque causal
Dialogue: 0,0:08:03.57,0:08:05.83,Default,,0000,0000,0000,,en las que Stefan Wager\Ny Susan Athey
Dialogue: 0,0:08:05.83,0:08:09.31,Default,,0000,0000,0000,,han estado trabajando\Nse utilizan muy ampliamente.
Dialogue: 0,0:08:09.54,0:08:11.90,Default,,0000,0000,0000,,Han sido muy eficaces\Nen estos entornos
Dialogue: 0,0:08:11.90,0:08:14.100,Default,,0000,0000,0000,,para obtener efectos causales
Dialogue: 0,0:08:14.100,0:08:19.12,Default,,0000,0000,0000,,que varían según las covariables.
Dialogue: 0,0:08:19.12,0:08:23.66,Default,,0000,0000,0000,,Creo que esto es solo el comienzo\Nde estos métodos.
Dialogue: 0,0:08:23.66,0:08:25.60,Default,,0000,0000,0000,,Pero en muchos casos,
Dialogue: 0,0:08:27.20,0:08:29.57,Default,,0000,0000,0000,,estos algoritmos son muy eficaces,
Dialogue: 0,0:08:29.57,0:08:31.48,Default,,0000,0000,0000,,como en la búsqueda\Nen grandes espacios
Dialogue: 0,0:08:31.48,0:08:36.91,Default,,0000,0000,0000,,y encontrar las funciones\Nque se ajustan muy bien
Dialogue: 0,0:08:37.23,0:08:40.44,Default,,0000,0000,0000,,en formas que realmente\Nno podíamos hacer antes.
Dialogue: 0,0:08:41.51,0:08:42.87,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] No conozco ningún ejemplo
Dialogue: 0,0:08:42.87,0:08:45.38,Default,,0000,0000,0000,,en el que el aprendizaje automático\Nhaya generado conocimientos
Dialogue: 0,0:08:45.38,0:08:47.26,Default,,0000,0000,0000,,sobre un efecto causal\Nque me interese.
Dialogue: 0,0:08:47.62,0:08:49.13,Default,,0000,0000,0000,,Y sí conozco ejemplos
Dialogue: 0,0:08:49.13,0:08:51.11,Default,,0000,0000,0000,,en los que es potencialmente\Nmuy engañoso.
Dialogue: 0,0:08:51.48,0:08:53.49,Default,,0000,0000,0000,,He trabajado con Brigham Frandsen
Dialogue: 0,0:08:53.49,0:08:55.92,Default,,0000,0000,0000,,utilizando, por ejemplo,\Nbosques aleatorios
Dialogue: 0,0:08:55.92,0:08:57.94,Default,,0000,0000,0000,,para modelar\Nlos efectos de las covariables
Dialogue: 0,0:08:57.94,0:08:59.88,Default,,0000,0000,0000,,en un problema\Nde variables instrumentales
Dialogue: 0,0:09:00.16,0:09:03.33,Default,,0000,0000,0000,,en el que hay que condicionar\Nlas covariables.
Dialogue: 0,0:09:04.27,0:09:06.46,Default,,0000,0000,0000,,Y no tienes\Nun sentimiento muy fuerte
Dialogue: 0,0:09:06.46,0:09:08.13,Default,,0000,0000,0000,,sobre la forma funcional para eso,
Dialogue: 0,0:09:08.13,0:09:09.84,Default,,0000,0000,0000,,así que tal vez\Nse debería curvar...
Dialogue: 0,0:09:10.56,0:09:12.81,Default,,0000,0000,0000,,estar abierto\Na un ajuste flexible de la curva.
Dialogue: 0,0:09:12.98,0:09:14.48,Default,,0000,0000,0000,,Y eso te lleva a un camino
Dialogue: 0,0:09:14.48,0:09:16.62,Default,,0000,0000,0000,,donde hay un montón\Nde no linealidades en el modelo,
Dialogue: 0,0:09:17.41,0:09:19.86,Default,,0000,0000,0000,,y eso es muy peligroso con el VI
Dialogue: 0,0:09:19.86,0:09:22.70,Default,,0000,0000,0000,,porque cualquier tipo\Nde no linealidad excluida
Dialogue: 0,0:09:22.70,0:09:25.94,Default,,0000,0000,0000,,genera potencialmente\Nun efecto causal espurio
Dialogue: 0,0:09:25.94,0:09:29.38,Default,,0000,0000,0000,,y Brigham y yo lo mostramos,\Ncreo que muy convincentemente,
Dialogue: 0,0:09:29.38,0:09:32.10,Default,,0000,0000,0000,,en el caso de dos instrumentos
Dialogue: 0,0:09:32.68,0:09:34.96,Default,,0000,0000,0000,,que vienen de un trabajo mío\Ncon Bill Evans,
Dialogue: 0,0:09:34.96,0:09:37.30,Default,,0000,0000,0000,,donde si se reemplaza...
Dialogue: 0,0:09:37.30,0:09:40.90,Default,,0000,0000,0000,,un estimador tradicional\Nde mínimos cuadrados en dos etapas
Dialogue: 0,0:09:40.90,0:09:42.68,Default,,0000,0000,0000,,con algún tipo de bosque aleatorio,
Dialogue: 0,0:09:42.68,0:09:46.74,Default,,0000,0000,0000,,se obtienen estimaciones\Nsin sentido muy precisas.
Dialogue: 0,0:09:48.89,0:09:51.56,Default,,0000,0000,0000,,Creo que eso\Nes una gran advertencia.
Dialogue: 0,0:09:51.56,0:09:53.38,Default,,0000,0000,0000,,A la vista de esos resultados,
Dialogue: 0,0:09:53.57,0:09:55.33,Default,,0000,0000,0000,,en un ejemplo que me interese
Dialogue: 0,0:09:55.33,0:09:57.35,Default,,0000,0000,0000,,en el que los instrumentos\Nsean muy simples
Dialogue: 0,0:09:57.35,0:10:01.15,Default,,0000,0000,0000,,y crea que son válidos,\Nsería escéptico al respecto.
Dialogue: 0,0:10:02.28,0:10:06.26,Default,,0000,0000,0000,,La no linealidad y el VI\Nno se mezclan muy cómodamente.
Dialogue: 0,0:10:06.26,0:10:09.19,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No, parece que eso\Nya es más complicado...
Dialogue: 0,0:10:09.62,0:10:11.91,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Bueno, es VI...\N[Guido] Sí.
Dialogue: 0,0:10:11.91,0:10:13.55,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] pero luego\Ntrabajamos en eso.
Dialogue: 0,0:10:13.55,0:10:15.46,Default,,0000,0000,0000,,[risas]
Dialogue: 0,0:10:15.46,0:10:16.86,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Está bien.
Dialogue: 0,0:10:16.86,0:10:18.64,Default,,0000,0000,0000,,OPORTUNIDADES\NPARA PUBLICAR EN REVISTAS
Dialogue: 0,0:10:18.64,0:10:20.47,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Como editor\Nde Econometrica,
Dialogue: 0,0:10:20.47,0:10:22.58,Default,,0000,0000,0000,,muchos de estos trabajos\Nllegan a mi escritorio,
Dialogue: 0,0:10:22.76,0:10:26.66,Default,,0000,0000,0000,,pero la motivación no es clara
Dialogue: 0,0:10:27.46,0:10:29.71,Default,,0000,0000,0000,,y, de hecho, realmente no existe.
Dialogue: 0,0:10:29.88,0:10:34.88,Default,,0000,0000,0000,,No son... artículos fundacionales\Nde tipo semiparamétrico.
Dialogue: 0,0:10:35.52,0:10:37.79,Default,,0000,0000,0000,,Así que, ese es un gran problema.
Dialogue: 0,0:10:37.95,0:10:41.36,Default,,0000,0000,0000,,Un problema relacionado\Nes que, en econometría,
Dialogue: 0,0:10:41.36,0:10:43.73,Default,,0000,0000,0000,,tenemos la tradición\Nde estar muy centrados
Dialogue: 0,0:10:43.73,0:10:46.45,Default,,0000,0000,0000,,en estos resultados\Nasintóticos formales.
Dialogue: 0,0:10:46.76,0:10:50.04,Default,,0000,0000,0000,,Tenemos muchos artículos
Dialogue: 0,0:10:50.73,0:10:53.24,Default,,0000,0000,0000,,en los que la gente\Npropone un método
Dialogue: 0,0:10:53.24,0:10:55.69,Default,,0000,0000,0000,,y luego establece\Nlas propiedades asintóticas
Dialogue: 0,0:10:56.47,0:10:59.34,Default,,0000,0000,0000,,de una manera muy estandarizada.
Dialogue: 0,0:11:00.70,0:11:01.95,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] ¿Es eso malo?
Dialogue: 0,0:11:02.20,0:11:06.19,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Bueno,\Ncreo que les ha cerrado la puerta
Dialogue: 0,0:11:06.19,0:11:08.22,Default,,0000,0000,0000,,a muchos trabajos\Nque no encajan
Dialogue: 0,0:11:08.22,0:11:11.33,Default,,0000,0000,0000,,en la literatura\Ndel aprendizaje automático,
Dialogue: 0,0:11:11.33,0:11:13.25,Default,,0000,0000,0000,,donde muchas cosas\Nson más algorítmicas.
Dialogue: 0,0:11:13.93,0:11:18.32,Default,,0000,0000,0000,,La gente tenía algoritmos\Npara hacer predicciones
Dialogue: 0,0:11:18.71,0:11:22.49,Default,,0000,0000,0000,,que resultaron funcionar\Nmucho mejor que, por ejemplo,
Dialogue: 0,0:11:22.49,0:11:23.86,Default,,0000,0000,0000,,la regresión Kernel no paramétrica.
Dialogue: 0,0:11:23.86,0:11:25.13,Default,,0000,0000,0000,,Durante mucho tiempo,
Dialogue: 0,0:11:25.13,0:11:26.92,Default,,0000,0000,0000,,en econometría\Nhicimos toda la no paramétrica
Dialogue: 0,0:11:26.92,0:11:28.75,Default,,0000,0000,0000,,y usamos la regresión Kernel.
Dialogue: 0,0:11:29.18,0:11:30.97,Default,,0000,0000,0000,,Y eso fue genial\Npara probar teoremas.
Dialogue: 0,0:11:30.97,0:11:32.64,Default,,0000,0000,0000,,Podías obtener\Nintervalos de confianza,
Dialogue: 0,0:11:32.64,0:11:34.57,Default,,0000,0000,0000,,consistencia,\Nnormalidad asintótica
Dialogue: 0,0:11:34.57,0:11:36.88,Default,,0000,0000,0000,,y todo iba genial,\Npero no era muy útil.
Dialogue: 0,0:11:37.10,0:11:39.33,Default,,0000,0000,0000,,Y las cosas que hicieron\Nen el aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:11:39.33,0:11:40.80,Default,,0000,0000,0000,,son mucho, mucho mejores.
Dialogue: 0,0:11:41.54,0:11:42.77,Default,,0000,0000,0000,,Pero no tenían el problema...
Dialogue: 0,0:11:42.77,0:11:44.96,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Ese no es mi problema\Ncon el aprendizaje automático,
Dialogue: 0,0:11:44.96,0:11:46.98,Default,,0000,0000,0000,,que la teoría sea débil.\N[risas]
Dialogue: 0,0:11:47.73,0:11:50.77,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No, pero estoy diciendo\Nque en cuanto a la predicción,
Dialogue: 0,0:11:51.14,0:11:52.36,Default,,0000,0000,0000,,lo hace mucho mejor.
Dialogue: 0,0:11:52.36,0:11:54.59,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Sí, es una mejor herramienta\Nde ajuste de curvas.
Dialogue: 0,0:11:54.59,0:11:58.66,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Pero lo hizo de una manera\Nque no habría hecho
Dialogue: 0,0:11:58.66,0:12:02.40,Default,,0000,0000,0000,,que esos trabajos fueran\Ninicialmente fáciles de incorporar
Dialogue: 0,0:12:02.40,0:12:04.29,Default,,0000,0000,0000,,en las revistas de econometría,
Dialogue: 0,0:12:04.29,0:12:06.72,Default,,0000,0000,0000,,porque no estaba probando\Nel tipo de cosas...
Dialogue: 0,0:12:06.99,0:12:09.84,Default,,0000,0000,0000,,Cuando Breiman\Nhacía sus árboles de regresión...
Dialogue: 0,0:12:09.84,0:12:11.24,Default,,0000,0000,0000,,simplemente no encajaban.
Dialogue: 0,0:12:11.48,0:12:15.82,Default,,0000,0000,0000,,Creo que le habría sido muy difícil\Npublicar estas cosas
Dialogue: 0,0:12:15.82,0:12:18.18,Default,,0000,0000,0000,,en las revistas de econometría.
Dialogue: 0,0:12:20.12,0:12:23.43,Default,,0000,0000,0000,,Creo que nos hemos limitado\Ndemasiado
Dialogue: 0,0:12:23.46,0:12:27.47,Default,,0000,0000,0000,,y nos hemos cerrado
Dialogue: 0,0:12:27.62,0:12:29.82,Default,,0000,0000,0000,,a muchos de estos métodos\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:12:29.82,0:12:31.12,Default,,0000,0000,0000,,que son realmente muy útiles.
Dialogue: 0,0:12:31.29,0:12:33.62,Default,,0000,0000,0000,,Es decir, creo, en general,
Dialogue: 0,0:12:33.62,0:12:36.61,Default,,0000,0000,0000,,que la literatura,\Nlos ingenieros de sistemas
Dialogue: 0,0:12:36.61,0:12:39.07,Default,,0000,0000,0000,,han presentado una gran cantidad\Nde estos algoritmos,
Dialogue: 0,0:12:40.78,0:12:42.64,Default,,0000,0000,0000,,han propuesto\Nuna gran cantidad de algoritmos
Dialogue: 0,0:12:42.64,0:12:44.08,Default,,0000,0000,0000,,que realmente son muy útiles
Dialogue: 0,0:12:44.08,0:12:48.79,Default,,0000,0000,0000,,y que están afectando la forma\Nen que haremos el trabajo empírico.
Dialogue: 0,0:12:49.67,0:12:52.14,Default,,0000,0000,0000,,Pero no lo hemos interiorizado\Ndel todo
Dialogue: 0,0:12:52.14,0:12:54.50,Default,,0000,0000,0000,,porque todavía\Nestamos muy centrados
Dialogue: 0,0:12:54.50,0:12:56.28,Default,,0000,0000,0000,,en obtener estimaciones puntuales
Dialogue: 0,0:12:56.28,0:12:59.97,Default,,0000,0000,0000,,y obtener errores estándar\Ny obtener valores P
Dialogue: 0,0:13:00.25,0:13:02.96,Default,,0000,0000,0000,,de una manera\Nque necesitamos superar
Dialogue: 0,0:13:02.96,0:13:08.26,Default,,0000,0000,0000,,para aprovechar plenamente\Nla fuerza, los beneficios
Dialogue: 0,0:13:08.26,0:13:10.56,Default,,0000,0000,0000,,de la literatura\Nde aprendizaje automático.
Dialogue: 0,0:13:11.37,0:13:14.07,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Por un lado, creo\Nque entiendo tu punto de vista
Dialogue: 0,0:13:14.07,0:13:16.74,Default,,0000,0000,0000,,de que el marco tradicional\Nde la econometría
Dialogue: 0,0:13:16.74,0:13:19.73,Default,,0000,0000,0000,,de proponer un método,\Ndemostrar un teorema límite
Dialogue: 0,0:13:19.73,0:13:23.40,Default,,0000,0000,0000,,bajo alguna historia asintótica,\Ny otra, y otra y otra...
Dialogue: 0,0:13:24.43,0:13:26.97,Default,,0000,0000,0000,,...y luego publicar el documento,\Nes restrictivo,
Dialogue: 0,0:13:26.97,0:13:28.80,Default,,0000,0000,0000,,y que, en cierto sentido,
Dialogue: 0,0:13:28.80,0:13:30.30,Default,,0000,0000,0000,,al pensar más ampliamente
Dialogue: 0,0:13:30.30,0:13:31.86,Default,,0000,0000,0000,,sobre cómo podría ser\Nun documento de métodos,
Dialogue: 0,0:13:31.86,0:13:33.58,Default,,0000,0000,0000,,podemos escribir, en cierto sentido,
Dialogue: 0,0:13:33.58,0:13:35.34,Default,,0000,0000,0000,,desde luego que la literatura\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:13:35.34,0:13:36.43,Default,,0000,0000,0000,,ha encontrado\Nun montón de cosas
Dialogue: 0,0:13:36.43,0:13:38.27,Default,,0000,0000,0000,,que parecen funcionar bastante\Nbien para una serie de problemas
Dialogue: 0,0:13:38.27,0:13:40.98,Default,,0000,0000,0000,,y ahora están influyendo\Nsustancialmente en la economía.
Dialogue: 0,0:13:41.53,0:13:43.34,Default,,0000,0000,0000,,Supongo que una pregunta\Nque me interesa
Dialogue: 0,0:13:43.34,0:13:46.28,Default,,0000,0000,0000,,es cómo piensas en el papel de...
Dialogue: 0,0:13:48.75,0:13:50.99,Default,,0000,0000,0000,,¿Crees que no hay valor\Nen la parte de la teoría?
Dialogue: 0,0:13:50.99,0:13:52.17,Default,,0000,0000,0000,,Porque supongo
Dialogue: 0,0:13:52.17,0:13:54.12,Default,,0000,0000,0000,,que una pregunta\Nque a menudo me hago
Dialogue: 0,0:13:54.12,0:13:55.73,Default,,0000,0000,0000,,al ver el resultado
Dialogue: 0,0:13:55.73,0:13:57.27,Default,,0000,0000,0000,,de una herramienta\Nde aprendizaje automático...
Dialogue: 0,0:13:57.27,0:13:59.40,Default,,0000,0000,0000,,y, en realidad, varios\Nde los métodos de los que hablaste
Dialogue: 0,0:13:59.40,0:14:01.76,Default,,0000,0000,0000,,tienen resultados inferenciales\Ndesarrollados para ellos,
Dialogue: 0,0:14:01.76,0:14:03.92,Default,,0000,0000,0000,,algo que siempre me pregunto,
Dialogue: 0,0:14:03.92,0:14:05.64,Default,,0000,0000,0000,,una especie de cuantificación\Nde la incertidumbre
Dialogue: 0,0:14:05.64,0:14:06.74,Default,,0000,0000,0000,,y simplemente...
Dialogue: 0,0:14:06.74,0:14:07.80,Default,,0000,0000,0000,,Tengo mi...
Dialogue: 0,0:14:07.80,0:14:09.74,Default,,0000,0000,0000,,vengo al mundo\Ncon mi punto de vista,
Dialogue: 0,0:14:09.74,0:14:11.00,Default,,0000,0000,0000,,veo el resultado de esta cosa.
Dialogue: 0,0:14:11.00,0:14:12.63,Default,,0000,0000,0000,,¿Cómo debo actualizar\Nen función de eso?
Dialogue: 0,0:14:12.63,0:14:14.34,Default,,0000,0000,0000,,Y en cierto sentido,\Nsi estoy en un mundo
Dialogue: 0,0:14:14.34,0:14:16.25,Default,,0000,0000,0000,,donde las cosas\Nse distribuyen normalmente,
Dialogue: 0,0:14:16.25,0:14:17.27,Default,,0000,0000,0000,,sé cómo hacerlo.
Dialogue: 0,0:14:17.27,0:14:18.35,Default,,0000,0000,0000,,Aquí no lo sé.
Dialogue: 0,0:14:18.35,0:14:21.16,Default,,0000,0000,0000,,Así que, me interesa escuchar\Nlo que piensas al respecto.
Dialogue: 0,0:14:21.39,0:14:24.11,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No veo esto\Ncomo si fuera decir
Dialogue: 0,0:14:24.11,0:14:26.38,Default,,0000,0000,0000,,que estos resultados\Nno son interesantes,
Dialogue: 0,0:14:26.38,0:14:27.71,Default,,0000,0000,0000,,pero habrá un montón de casos
Dialogue: 0,0:14:27.71,0:14:29.32,Default,,0000,0000,0000,,en los que va a ser\Nincreíblemente difícil
Dialogue: 0,0:14:29.32,0:14:30.34,Default,,0000,0000,0000,,obtener esos resultados
Dialogue: 0,0:14:30.34,0:14:32.44,Default,,0000,0000,0000,,y puede que no seamos capaces\Nde llegar allí
Dialogue: 0,0:14:32.44,0:14:34.89,Default,,0000,0000,0000,,y puede que tengamos\Nque hacerlo en etapas,
Dialogue: 0,0:14:34.89,0:14:36.47,Default,,0000,0000,0000,,donde primero alguien dice:
Dialogue: 0,0:14:36.47,0:14:40.74,Default,,0000,0000,0000,,"Oye, tengo\Neste algoritmo interesante
Dialogue: 0,0:14:40.74,0:14:42.37,Default,,0000,0000,0000,,para hacer algo",
Dialogue: 0,0:14:42.37,0:14:46.51,Default,,0000,0000,0000,,y funciona bien\Nsegún cierto criterio
Dialogue: 0,0:14:47.70,0:14:49.87,Default,,0000,0000,0000,,en este conjunto de datos\Nen particular,
Dialogue: 0,0:14:50.100,0:14:52.66,Default,,0000,0000,0000,,y debemos ponerlo en conocimiento.
Dialogue: 0,0:14:53.59,0:14:55.28,Default,,0000,0000,0000,,Y tal vez alguien\Ndescubra una forma
Dialogue: 0,0:14:55.28,0:14:58.50,Default,,0000,0000,0000,,en la que más tarde\Nse pueda seguir haciendo inferencia
Dialogue: 0,0:14:58.50,0:14:59.57,Default,,0000,0000,0000,,bajo algunas condiciones,
Dialogue: 0,0:14:59.57,0:15:01.80,Default,,0000,0000,0000,,y tal vez no sean condiciones\Nparticularmente realistas.
Dialogue: 0,0:15:01.80,0:15:03.89,Default,,0000,0000,0000,,Entonces, podemos ir más allá.
Dialogue: 0,0:15:03.89,0:15:08.44,Default,,0000,0000,0000,,Pero creo que hemos estado\Nrestringiendo demasiado las cosas
Dialogue: 0,0:15:08.44,0:15:09.68,Default,,0000,0000,0000,,donde dijimos:
Dialogue: 0,0:15:09.68,0:15:13.15,Default,,0000,0000,0000,,"Este es el tipo de cosas\Nque tenemos que hacer".
Dialogue: 0,0:15:13.15,0:15:16.26,Default,,0000,0000,0000,,Y en cierto sentido, eso se remonta
Dialogue: 0,0:15:16.26,0:15:19.99,Default,,0000,0000,0000,,a la forma en que Josh\Ny yo pensamos
Dialogue: 0,0:15:19.99,0:15:22.02,Default,,0000,0000,0000,,respecto del efecto\Ndel tratamiento local promedio .
Dialogue: 0,0:15:22.02,0:15:24.05,Default,,0000,0000,0000,,Esa no era la forma\Nen que la gente pensaba
Dialogue: 0,0:15:24.05,0:15:25.28,Default,,0000,0000,0000,,en estos problemas anteriormente.
Dialogue: 0,0:15:25.28,0:15:28.51,Default,,0000,0000,0000,,Había una sensación\Nde que algunas personas
Dialogue: 0,0:15:28.51,0:15:30.57,Default,,0000,0000,0000,,decían que la forma\Nde hacer estas cosas;
Dialogue: 0,0:15:30.57,0:15:33.72,Default,,0000,0000,0000,,es decir, primero,\Nlo que te interesa estimar
Dialogue: 0,0:15:34.14,0:15:37.26,Default,,0000,0000,0000,,y luego hacer lo mejor\Nque puedas en la estimación.
Dialogue: 0,0:15:38.03,0:15:43.94,Default,,0000,0000,0000,,Y lo que ustedes hacen\Nes hacerlo al revés.
Dialogue: 0,0:15:44.43,0:15:46.74,Default,,0000,0000,0000,,Ustedes dicen: "Aquí tengo\Nun estimador
Dialogue: 0,0:15:47.39,0:15:50.73,Default,,0000,0000,0000,,y ahora voy a averiguar\Nqué está estimando".
Dialogue: 0,0:15:50.73,0:15:53.88,Default,,0000,0000,0000,,Y supongo que vas a decir\Npor qué crees que es interesante
Dialogue: 0,0:15:53.88,0:15:56.62,Default,,0000,0000,0000,,o tal vez por qué no es interesante\Ny eso no está bien.
Dialogue: 0,0:15:56.62,0:15:58.50,Default,,0000,0000,0000,,No está permitido\Nhacerlo de esa manera.
Dialogue: 0,0:15:58.81,0:16:01.79,Default,,0000,0000,0000,,Y creo que deberíamos ser\Nun poco más flexibles
Dialogue: 0,0:16:02.18,0:16:06.58,Default,,0000,0000,0000,,a la hora de pensar\Nen cómo ver los problemas
Dialogue: 0,0:16:06.58,0:16:11.21,Default,,0000,0000,0000,,porque creo que nos hemos perdido\Nalgunas cosas por no hacer eso.
Dialogue: 0,0:16:11.21,0:16:12.99,Default,,0000,0000,0000,,¡ISAIAH ANDREWS ARBITRA!
Dialogue: 0,0:16:12.99,0:16:15.66,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] Así que, has escuchado\Nnuestros puntos de vista, Isaiah,
Dialogue: 0,0:16:15.66,0:16:18.27,Default,,0000,0000,0000,,y has visto que no estamos\Nde acuerdo en algunos puntos.
Dialogue: 0,0:16:18.41,0:16:22.50,Default,,0000,0000,0000,,¿Por qué no nos arbitras\Nesta disputa? [risas]
Dialogue: 0,0:16:22.50,0:16:25.19,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Oh, qué amable eres\Nal hacerme una pequeña pregunta.
Dialogue: 0,0:16:25.19,0:16:26.49,Default,,0000,0000,0000,,[risas]
Dialogue: 0,0:16:26.51,0:16:28.84,Default,,0000,0000,0000,,Así que supongo que, por un lado,
Dialogue: 0,0:16:28.84,0:16:35.24,Default,,0000,0000,0000,,estoy muy de acuerdo con algo\Nque Guido dijo antes de... [risas]
Dialogue: 0,0:16:35.71,0:16:36.82,Default,,0000,0000,0000,,Así que, un aspecto
Dialogue: 0,0:16:36.82,0:16:38.94,Default,,0000,0000,0000,,en la que el asunto\Ndel aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:16:38.94,0:16:40.20,Default,,0000,0000,0000,,parece relativamente claro
Dialogue: 0,0:16:40.20,0:16:42.49,Default,,0000,0000,0000,,es en los entornos\Ndonde nos interesa
Dialogue: 0,0:16:42.49,0:16:45.11,Default,,0000,0000,0000,,alguna versión de un problema\Nde predicción no paramétrica.
Dialogue: 0,0:16:45.11,0:16:46.80,Default,,0000,0000,0000,,Así que estoy interesado\Nen la estimación
Dialogue: 0,0:16:46.80,0:16:49.73,Default,,0000,0000,0000,,de una expectativa condicional\No probabilidad condicional,
Dialogue: 0,0:16:49.94,0:16:52.49,Default,,0000,0000,0000,,y en el pasado, tal vez\Nhabría utilizado un Kernel...
Dialogue: 0,0:16:52.49,0:16:53.70,Default,,0000,0000,0000,,Habría utilizado\Nuna regresión Kernel
Dialogue: 0,0:16:53.70,0:16:57.10,Default,,0000,0000,0000,,o habría utilizado una regresión\Nen serie, o algo por el estilo.
Dialogue: 0,0:16:57.48,0:16:59.22,Default,,0000,0000,0000,,Parece que, en este momento,
Dialogue: 0,0:16:59.22,0:17:00.60,Default,,0000,0000,0000,,tenemos una idea bastante clara
Dialogue: 0,0:17:00.60,0:17:02.88,Default,,0000,0000,0000,,de que,\Nen una amplia gama de aplicaciones,
Dialogue: 0,0:17:03.06,0:17:04.56,Default,,0000,0000,0000,,los métodos\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:17:04.56,0:17:05.75,Default,,0000,0000,0000,,parecen funcionar mejor
Dialogue: 0,0:17:05.75,0:17:08.54,Default,,0000,0000,0000,,para estimar las funciones\Nde media condicional,
Dialogue: 0,0:17:08.54,0:17:10.15,Default,,0000,0000,0000,,o las probabilidades condicionales,
Dialogue: 0,0:17:10.15,0:17:12.21,Default,,0000,0000,0000,,o varios otros objetos\Nno paramétricos
Dialogue: 0,0:17:12.21,0:17:15.32,Default,,0000,0000,0000,,que los métodos no paramétricos\Nmás tradicionales
Dialogue: 0,0:17:15.32,0:17:17.33,Default,,0000,0000,0000,,que se estudiaron\Nen econometría y estadística,
Dialogue: 0,0:17:17.33,0:17:19.44,Default,,0000,0000,0000,,especialmente en entornos\Nde alta dimensión.
Dialogue: 0,0:17:19.48,0:17:22.14,Default,,0000,0000,0000,,[Josh] ¿Así que, estás pensando\Nen la puntuación de propensión
Dialogue: 0,0:17:22.14,0:17:23.17,Default,,0000,0000,0000,,o algo así?
Dialogue: 0,0:17:23.17,0:17:25.22,Default,,0000,0000,0000,,- [Isaiah] Sí, exactamente.\N- [Guido] Funciones de molestia.
Dialogue: 0,0:17:25.22,0:17:27.57,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Sí, cosas como\Nlas puntuaciones de propensión.
Dialogue: 0,0:17:28.01,0:17:30.41,Default,,0000,0000,0000,,Incluso objetos\Nde interés más directo,
Dialogue: 0,0:17:30.41,0:17:32.25,Default,,0000,0000,0000,,como los efectos del tratamiento\Npromedio condicional,
Dialogue: 0,0:17:32.25,0:17:33.32,Default,,0000,0000,0000,,que son la diferencia
Dialogue: 0,0:17:33.32,0:17:35.19,Default,,0000,0000,0000,,de dos funciones\Nde expectativa condicional,
Dialogue: 0,0:17:35.19,0:17:36.43,Default,,0000,0000,0000,,potencialmente cosas así.
Dialogue: 0,0:17:36.61,0:17:40.19,Default,,0000,0000,0000,,Por supuesto, incluso allí,\Nla teoría...
Dialogue: 0,0:17:40.42,0:17:43.60,Default,,0000,0000,0000,,La inferencia de la teoría\Nde cómo interpretar,
Dialogue: 0,0:17:43.60,0:17:45.95,Default,,0000,0000,0000,,cómo hacer declaraciones\Nde muestras grandes
Dialogue: 0,0:17:45.95,0:17:47.74,Default,,0000,0000,0000,,sobre algunas de estas cosas\Nestán menos desarrolladas
Dialogue: 0,0:17:47.74,0:17:49.44,Default,,0000,0000,0000,,dependiendo del estimador\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:17:49.44,0:17:50.61,Default,,0000,0000,0000,,que se utilice.
Dialogue: 0,0:17:50.61,0:17:53.18,Default,,0000,0000,0000,,Y así, creo que algo\Nque es complicado
Dialogue: 0,0:17:53.18,0:17:54.85,Default,,0000,0000,0000,,es que podemos tener\Nestos métodos,
Dialogue: 0,0:17:54.85,0:17:55.88,Default,,0000,0000,0000,,que funcionan mucho...
Dialogue: 0,0:17:55.88,0:17:57.98,Default,,0000,0000,0000,,que parecen funcionar mucho mejor\Npara algunos fines,
Dialogue: 0,0:17:57.98,0:18:00.22,Default,,0000,0000,0000,,pero que tenemos que ser\Nun poco cuidadosos
Dialogue: 0,0:18:00.22,0:18:01.36,Default,,0000,0000,0000,,en cómo los incorporamos
Dialogue: 0,0:18:01.36,0:18:03.44,Default,,0000,0000,0000,,o cómo interpretamos\Nlas declaraciones resultantes.
Dialogue: 0,0:18:03.44,0:18:05.77,Default,,0000,0000,0000,,Pero, por supuesto,\Nesa es un área muy, muy activa
Dialogue: 0,0:18:05.77,0:18:08.26,Default,,0000,0000,0000,,ahora mismo en la que la gente\Nestá haciendo un gran trabajo.
Dialogue: 0,0:18:08.26,0:18:12.30,Default,,0000,0000,0000,,Así que, espero ver\Nmucho más en el futuro.
Dialogue: 0,0:18:13.16,0:18:14.82,Default,,0000,0000,0000,,Un problema\Ncon el aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:18:14.82,0:18:16.66,Default,,0000,0000,0000,,que siempre parece un peligro es...
Dialogue: 0,0:18:16.66,0:18:18.46,Default,,0000,0000,0000,,o que a veces es un peligro
Dialogue: 0,0:18:18.46,0:18:20.31,Default,,0000,0000,0000,,y que a veces ha llevado
Dialogue: 0,0:18:20.31,0:18:22.21,Default,,0000,0000,0000,,a aplicaciones\Nque han tenido menos sentido
Dialogue: 0,0:18:22.21,0:18:23.89,Default,,0000,0000,0000,,es cuando la gente empieza
Dialogue: 0,0:18:23.89,0:18:27.25,Default,,0000,0000,0000,,con un método\Nque les entusiasma mucho
Dialogue: 0,0:18:27.25,0:18:28.51,Default,,0000,0000,0000,,en lugar de una pregunta.
Dialogue: 0,0:18:28.57,0:18:30.41,Default,,0000,0000,0000,,Así que empezar con una pregunta
Dialogue: 0,0:18:30.41,0:18:33.47,Default,,0000,0000,0000,,donde aquí está el objeto\Nque me interesa,
Dialogue: 0,0:18:33.47,0:18:35.43,Default,,0000,0000,0000,,aquí está el parámetro de interés,
Dialogue: 0,0:18:35.43,0:18:39.24,Default,,0000,0000,0000,,déjame pensar\Nen cómo identificaría esa cosa,
Dialogue: 0,0:18:39.24,0:18:41.57,Default,,0000,0000,0000,,cómo recuperaría esa cosa\Nsi tuviera una tonelada de datos.
Dialogue: 0,0:18:41.79,0:18:44.14,Default,,0000,0000,0000,,Vaya, aquí hay una función\Nde expectativa condicional,
Dialogue: 0,0:18:44.14,0:18:46.80,Default,,0000,0000,0000,,permítanme incorporar un estimador\Nde aprendizaje automático para eso,
Dialogue: 0,0:18:46.80,0:18:48.56,Default,,0000,0000,0000,,eso parece muy muy sensato.
Dialogue: 0,0:18:48.90,0:18:50.28,Default,,0000,0000,0000,,Mientras que, ya sabes,
Dialogue: 0,0:18:50.28,0:18:52.78,Default,,0000,0000,0000,,si hago una regresión\Nde la cantidad sobre el precio
Dialogue: 0,0:18:53.19,0:18:54.56,Default,,0000,0000,0000,,y digo que he utilizado
Dialogue: 0,0:18:54.56,0:18:56.23,Default,,0000,0000,0000,,un método\Nde aprendizaje automático,
Dialogue: 0,0:18:56.37,0:18:58.17,Default,,0000,0000,0000,,tal vez estoy satisfecho\Nde que eso resuelva
Dialogue: 0,0:18:58.17,0:19:00.31,Default,,0000,0000,0000,,el problema de endogeneidad\Nque normalmente nos preocupa allí;
Dialogue: 0,0:19:00.31,0:19:01.62,Default,,0000,0000,0000,,tal vez no lo estoy.
Dialogue: 0,0:19:01.62,0:19:05.18,Default,,0000,0000,0000,,Pero, de nuevo, allí\Nla forma de abordarlo
Dialogue: 0,0:19:05.18,0:19:06.48,Default,,0000,0000,0000,,parece relativamente clara.
Dialogue: 0,0:19:06.48,0:19:09.75,Default,,0000,0000,0000,,Es encontrar tu objeto de interés\Ny pensar en...
Dialogue: 0,0:19:09.75,0:19:11.45,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Es simplemente incorporar\Nla economía.
Dialogue: 0,0:19:11.45,0:19:12.66,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Exactamente.
Dialogue: 0,0:19:12.66,0:19:14.23,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] Y pensar\Nen la heterogeneidad,
Dialogue: 0,0:19:14.23,0:19:15.30,Default,,0000,0000,0000,,pero aprovechar
Dialogue: 0,0:19:15.30,0:19:17.24,Default,,0000,0000,0000,,el poder de los métodos\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:19:17.24,0:19:20.18,Default,,0000,0000,0000,,para algunos de los componentes.
Dialogue: 0,0:19:20.18,0:19:21.22,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Precisamente.
Dialogue: 0,0:19:21.22,0:19:22.26,Default,,0000,0000,0000,,Exactamente.
Dialogue: 0,0:19:22.26,0:19:25.41,Default,,0000,0000,0000,,Así que la cuestión de interés\Nes la misma de siempre,
Dialogue: 0,0:19:25.41,0:19:26.78,Default,,0000,0000,0000,,pero ahora tenemos mejores métodos
Dialogue: 0,0:19:26.78,0:19:28.48,Default,,0000,0000,0000,,para estimar\Nalgunas partes de esto.
Dialogue: 0,0:19:29.15,0:19:32.66,Default,,0000,0000,0000,,Lo que parece\Nmás difícil de pronosticar
Dialogue: 0,0:19:32.66,0:19:35.25,Default,,0000,0000,0000,,es que, obviamente,\Nocurren muchas cosas
Dialogue: 0,0:19:35.25,0:19:37.30,Default,,0000,0000,0000,,dentro de la literatura\Nde aprendizaje automático
Dialogue: 0,0:19:37.30,0:19:40.18,Default,,0000,0000,0000,,y las formas limitadas\Nde incorporarlo
Dialogue: 0,0:19:40.18,0:19:41.69,Default,,0000,0000,0000,,a las que he hecho referencia\Nhasta ahora
Dialogue: 0,0:19:41.69,0:19:43.14,Default,,0000,0000,0000,,son una parte limitada de eso.
Dialogue: 0,0:19:43.14,0:19:45.38,Default,,0000,0000,0000,,Así que, creo que hay \Nmuchas otras preguntas interesantes
Dialogue: 0,0:19:45.38,0:19:48.34,Default,,0000,0000,0000,,sobre dónde...\N¿a dónde va esta interacción?
Dialogue: 0,0:19:48.34,0:19:49.54,Default,,0000,0000,0000,,¿Qué más podemos aprender?
Dialogue: 0,0:19:49.54,0:19:52.96,Default,,0000,0000,0000,,Y eso es algo en lo que creo\Nque hay mucho trabajo en curso,
Dialogue: 0,0:19:52.96,0:19:54.42,Default,,0000,0000,0000,,lo que parece muy prometedor,
Dialogue: 0,0:19:54.42,0:19:56.43,Default,,0000,0000,0000,,y no tengo ni idea\Nde cuál es la respuesta.
Dialogue: 0,0:19:56.61,0:20:00.81,Default,,0000,0000,0000,,[Guido] No, estoy totalmente\Nde acuerdo con eso,
Dialogue: 0,0:20:00.81,0:20:03.53,Default,,0000,0000,0000,,pero eso lo hace muy emocionante.
Dialogue: 0,0:20:03.82,0:20:05.100,Default,,0000,0000,0000,,Y creo que hay un montón\Nde trabajo por hacer allí.
Dialogue: 0,0:20:05.100,0:20:07.29,Default,,0000,0000,0000,,Muy bien.
Dialogue: 0,0:20:07.29,0:20:08.89,Default,,0000,0000,0000,,Entonces, Isaiah\Nestá de acuerdo conmigo en eso.
Dialogue: 0,0:20:08.89,0:20:10.31,Default,,0000,0000,0000,,[risas]
Dialogue: 0,0:20:10.31,0:20:11.73,Default,,0000,0000,0000,,[Isaiah] Yo no he dicho eso en sí.
Dialogue: 0,0:20:11.73,0:20:13.25,Default,,0000,0000,0000,,[risas]
Dialogue: 0,0:20:13.25,0:20:14.58,Default,,0000,0000,0000,,♪ (música) ♪
Dialogue: 0,0:20:14.58,0:20:16.71,Default,,0000,0000,0000,,[Narradora] Si desea ver más\Nde Nobel Conversations,
Dialogue: 0,0:20:16.71,0:20:17.75,Default,,0000,0000,0000,,haga clic aquí.
Dialogue: 0,0:20:17.99,0:20:20.90,Default,,0000,0000,0000,,O si quiere aprender más\Nsobre econometría,
Dialogue: 0,0:20:20.90,0:20:23.30,Default,,0000,0000,0000,,eche un vistazo a la serie\NMastering Econometrics de Josh.
Dialogue: 0,0:20:23.31,0:20:26.37,Default,,0000,0000,0000,,Si quiere saber más\Nsobre Guido, Josh e Isaiah,
Dialogue: 0,0:20:26.37,0:20:28.34,Default,,0000,0000,0000,,consulte los enlaces\Nen la descripción.
Dialogue: 0,0:20:28.34,0:20:31.66,Default,,0000,0000,0000,,♪ (música) ♪