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¿Qué es aprendizaje automático? En este vídeo trataremos de
definir qué es y también trataremos de darte una idea
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sobre cuándo querrías usar aprendizaje automático.
Incluso entre los practicantes del aprendizaje
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automático no existe una difinición bien aceptada sobre lo
que es y lo que no es aprendizaje automático.
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Pero vamos a ver un par de ejemplos sobre las maneras en
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que la gente ha intentado definirlo. Esta es la definición sobre
qué es aprendizaje automático para
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Arthur Samuel. Definió el aprendizaje automático como el
campo de estudio que le da a los ordenadores la habilidad
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de aprender algo sobre lo que no han sido explícitamente
programados. La fama de Samuel se remonta a la década
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de 1950, cuando escribió un programa para jugar a las damas.
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Y lo asombroso sobre este programa que juega a las damas
era que el propio Arthur Samuel
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no era un buen jugador de damas. Pero lo que él hizo fue, tener un programa para jugar
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decenas de miles de partidas contra si mismo. Y observando que tipo de posiciones en el tablero
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tienden a conducir a la victoria y que tipo de posiciones en el tablero tienden a
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perder. El programa de juego de damas aprende con el tiempo que posiciones son buenas
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en el tablero y cuales son malas posiciones. Y, finalmente, aprender a jugar
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a las damas mejor de lo que el propio Arthur Samuel era capaz. Esto fue un resultado notable.
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Aunque el propio Samuel resultó no ser un jugador de damas muy bueno. Pero debido a que el
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ordenador tiene la paciencia para jugar decenas de miles de partidas contra él mismo. Ningún
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humano tiene la paciencia para jugar esa cantidad de partidas. De esta manera el ordenador fue capaz de
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obtener una gran experiencia jugando a las damas que, finalmente llegó a ser
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mejor jugador que el propio Arthur Samuel. Esta es una definición
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un tanto informal, y algo más antigua. Aquí está una definición un poco más reciente de Tom
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Mitchell, de quien es un amigo, en la Carnegie Mellon. Entonces Tom define el aprendiza automático
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diciendo que, un problema de aprendizaje bien planteado es definido de la siguiente forma. Él dice, un programa de ordenador
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ordenador se dice que aprende de la experiencia E, con respecto a T, y alguna
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medida de rendimiento P. Y si esta actuación en T, medida por P mejora
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la experiencia E. De hecho, creo que él propuso esta definición solo para hacerla
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rimar. Para el ejemplo de jugadores de damas, la experiencia e, será la
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experiencia de tener el programa jugando decenas de miles de partidas reiteradas contra él mismo.
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La tarea t, será la tarea de jugar partidas. Y la medida de mejora p,
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será la probabilidad que lo haga, ganar la siguiente partida de damas contra
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un nuevo oponente. A lo largo de estos vídeos, además de mi intentando enseñarte
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cosas, de vez en cuando le realizaré alguna pregunta para estar seguro de que entiende el
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concepto. Aquí va una, en la parte superir está una definición de aprendizaje automático por Tom
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Mitchel. Pongamos como ejemplo que tu programa de correo electronico analiza que correos has marcado o no
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como spam. Asi que con un cliente de corre electronico como este podira pulsar el boton spam para informar
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que algunos correos son spam y que otros no. Basandose en que correos marcas como
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spam, tu programa de correo electronico aprende mejor como filtrar el spam en el correo. Que es la T en
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esta configuracion? En uno momento, el video se parara. Y cuando esto ocurra,
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podras usar to raton para seleccionar uno de los 4 radio buttons,
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para permitirme saber cual opcion es la que crees correcta en esta pregunta. ESto podria
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ser una medicion de rendimiento P. Y por lo tanto, nuestra tare de rendimiento dentro de la tar
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el rendimiento de la tarea T, en la medida de rendimiento p mejorará después de
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la experiencia e. En esta clase espero poder enseñar acerca de varios tipos diferentes de
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algoritmos de aprendizaje. Existen diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje.
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Los dos tipos principales son lo que llamamos aprendizaje supervisados y sin supervisión
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aprendizaje. Podrá definir de lo que estos términos significan más en los próximos videos de pareja. Pero
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resulta que en el aprendizaje supervisado,
la idea es que vamos a enseñar la
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equipo cómo hacer algo, mientras que en el aprendizaje no supervisado vamos permiten
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aprender por sí mismo. No te preocupes si estas dos condiciones no tienen sentido sin embargo, en el
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a continuación dos videos que voy a decir exactamente cuáles son estos dos tipos de aprendizaje. Le
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También escuchará otros términos de zumbido como aprendizaje de refuerzo y recomendación
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sistemas. Estos son otros tipos de algoritmos que hablaremos de aprendizaje automático
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más tarde, pero los dos tipos más utilizados de aprendizaje algoritmos son probablemente
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aprendizaje supervisado y no supervisado de aprendizaje y voy definirlos en el siguiente
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dos videos y te pasan la mayor parte de esta clase hablando de estos dos tipos de
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algoritmos de aprendizaje. Resulta que uno de
las otras cosas que dedicaremos mucho tiempo
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en esta clase es consejos prácticos para aplicar algoritmos de aprendizaje. Se trata de
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algo que me siento bastante fuertemente cerca, y realmente es algo que me
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no sé de ninguna otra Universidad enseña. Enseñanza sobre el aprendizaje
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algoritmos es como darle un conjunto de
herramientas e igualmente importante o más
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es importante darle las herramientas para enseñarle cómo aplicar estas herramientas. Me gusta
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para hacer una analogía para aprender a ser un carpintero. Imaginar que alguien es
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le enseña a ser carpintero y decir aquí es un martillo, aquí es un
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destornillador, aquí es una Sierra, buena suerte.
¿Bueno, no eso sirve, derecho? Te, te, te
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todas estas herramientas, pero lo más importante, es para aprender a utilizar
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Estas herramientas correctamente. Hay una enorme diferencia, entre personas
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sabe cómo usar estas máquinas aprender algoritmos, frente a gente que no sabe
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Cómo utilizar estas herramientas bien. Aquí en Silicon Valley, donde vivo, cuando vaya
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visitar diferentes empresas incluso en las Silicon Valley empresas principales muy a menudo que veo
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personas están tratando de aplicar algoritmos de aprendizaje de máquina a algún problema y
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a veces han sido van desde seis meses. Pero a veces, cuando miro
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lo que están haciendo yo, yo, decir, sabes, pude han les dije, caray, pudiera
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te dije hace seis meses que usted debe tomar un algoritmo de aprendizaje y
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aplicarlo como la forma ligeramente modificada y sus posibilidades de éxito tendría
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sido mucho mayor. Así que lo vamos a hacer en esta clase es realmente gastar mucho
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de tiempo a hablar sobre cómo, si realmente intentó desarrollar un aprendizaje de máquina
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sistema, cómo hacer las mejores prácticas de tipo decisiones acerca de la forma en que usted
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Construya su sistema para que cuando estés
aplicar el algoritmo de aprendizaje está menos
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probablemente poner fin a una de esas personas que terminan persiguiendo algún camino para seis meses
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que, usted sabe, alguien podría tener
figuró fuera simplemente no va a trabajar en
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todos y es de sólo una pérdida de tiempo de seis meses. Así que realmente voy a pasar un
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mucho del tiempo enseñar ese tipo de prácticas óptimas en el aprendizaje de máquina y
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AI y cómo obtener este material para trabajar y cómo lo hacemos, cómo la gente mejor lo hace
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Silicon Valley y en todo el mundo. Espero que te hacen uno de los mejores en
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saber cómo diseñar y construir el aprendizaje serio y sistemas de inteligencia artificial. Por lo tanto,
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es aprendizaje y estos son los principales temas que espero para enseñar. En la siguiente
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vídeo, voy a definir lo que es supervisado aprendizaje y después de eso, lo que
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es supervisado de aprendizaje. Y también, iniciar
hablar de cuándo debe utilizar cada uno de ellos.
