Está bien, sé dónde estás pensando, estás pensando, Andre.
No tengo ni idea de lo que estás hablando.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Realmente no me has dicho nada.
No tengo nada a lo que aplicar.
Bueno, volvamos a este tema de las máquinas y las computadoras y al hecho de que realmente no entienden las
palabras.
Derecha.
Si le pregunto a mi computadora, ¿es esto una serpiente?
¿Es esto una pitón?
Mi computadora no tendrá ni idea de lo que estoy hablando.
Cuando miro una imagen de una serpiente, no importa de qué color sea, si es una caricatura o
una imagen de la vida real o si tiene diferentes direcciones con diferentes animales, puedo identificar una
serpiente de inmediato.
Nuestros cerebros simplemente lo saben.
Pero para decirle a mi computadora qué es una serpiente.
Es casi imposible, verdad, porque hay tantos factores, una serpiente no tiene piernas ni brazos, pero.
Un avión no tiene piernas ni brazos.
Una serpiente tiene escamas, pero luego la computadora me va a preguntar ¿qué son las escamas?
Pero con el aprendizaje automático, podemos enseñarle a una computadora a saber qué es una serpiente, o al menos fingir que lo
sabe.
¿Entonces como hacemos esto?
Bueno, recuerdas este diagrama.
Espero.
Es simplemente lo que hacemos en programación, es decir, damos una entrada, digamos, una lista de uno, dos,
tres, se la damos a una función y hay una salida de dos, cuatro, seis.
Claramente, esta función multiplica los elementos de nuestra lista en nuestra lista por dos y, a menudo, nuestros programas son de
procedimiento.
Es decir, tenemos si esto, entonces eso hace esto, entonces este tipo de condiciones, le decimos a la computadora qué
hacer.
Escribimos como programadores la entrada.
Y la función y todo lo que hace la computadora es en realidad calcular usando la entrada y la función,
la salida, y puede hacerlo muy, muy rápido para nosotros en lugar de que un humano haga algo cuando
digamos que una lista tiene millones de elementos. .
El aprendizaje automático cambia esta idea.
Dice, oye, dame la entrada y dame lo que quieres que sea la salida, es decir, dame todos los datos
que tienes.
Y por cierto, dime cuál es la respuesta o al menos cuál es el resultado que quieres.
Entonces, en este caso, quiero que la entrada sea una lista de uno, dos y tres y la salida sea una lista de
dos, cuatro y seis.
Y luego, la parte interesante es que como desarrolladores, damos esta entrada y salida, pero con el aprendizaje automático, decimos, oye,
máquina, averigua qué es esta función, porque si te doy, digamos en lugar de una lista, una lista. de
todas estas imágenes de serpientes o tal vez animales, y quiero que me digas si esta imagen tiene una
serpiente o no, o tal vez estas cien imágenes, ¿cuál de ellas tiene serpientes?
Bueno, no sé cómo decirte cómo hacer eso.
Entonces, en cambio, lo averigua usted mismo.
Aquí están todas las imágenes y aquí está lo que espero que sea la salida, ya sea serpiente o no serpiente.
Y con el aprendizaje automático, la función es generada o creada por la máquina, suena muy bien, ¿no?
Y esto es aprendizaje automático.
Es simplemente una función.
Entonces, en lugar de que escribamos la función como lo hicimos antes con el aprendizaje automático, la máquina escribe la
función, solo le damos la entrada y la salida y la palabra función se puede reemplazar con un
modelo.
Es posible que haya oído hablar del modelo de aprendizaje automático de palabras.
Eso es todo lo que es un modelo.
Es una función que recibe una entrada y devuelve una salida.
Otra palabra podría ser algoritmo, un algoritmo de aprendizaje automático, un robot de aprendizaje automático y, al final del
día, es un cerebro.
Pretendemos que esta máquina es un cerebro que comprende las entradas y nos da la salida deseada.
Ahora, el efecto secundario interesante de esto es que, a menudo, cuando hablamos de modelos
de aprendizaje automático, estas funciones son realmente difíciles de entender porque la computadora presenta esta función como
humano, es difícil entender realmente cómo funciona.
Y a medida que estos modelos se vuelven cada vez más complejos, para nosotros como desarrolladores es cada vez
más difícil entender cómo funciona, lo que plantea muchos problemas.
Pero no necesitamos entrar en eso.
Ahora, como puede ver, la parte principal de esto es que para entrenar esta máquina, para crear esta
función, tenemos que darle datos.
Y para que sea realmente bueno, tenemos que darle muchísimos datos.
Y luego queremos probar para asegurarnos de que estos datos que proporcionamos nos brinden la salida correcta.
Entonces, al final del día, el aprendizaje automático es simplemente una computadora que escribe su propia función en función de las
entradas y salidas.
Eso es muy bueno, ¿no?
Te veo en el siguiente video.
Adiós.