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COLEGIO MARIANO MORENO

Trabajo Práctico 5 Nombre y Apellido: Curso: Prof.: Acuña, María Belén Informática.

Introducción al Aprendizaje automático. En el trabajo anterior hablamos un poco de la programación y vimos una programación que se denomina “programación dirigida por eventos” y fue una pequeña introducción para hablar de “robots”, en el mundo en el que vivimos estamos rodeados de Inteligencia Artificial, si bien no vemos robots caminar en la calle, tranquilamente podemos mantener una conversación con el asistente de nuestro celular ya sea Siri (iOs) ó Asistente de Google (Android), podés hacer la prueba y pedirle que te cuente un chiste, podemos consultarles cualquier inquietud utilizando nuestras palabras, porque están programadas para eso. Ha habido una serie de cambios en la forma en que concebimos la informática en las últimas décadas. Los científicos van y vienen en torno al término "inteligencia artificial". A veces, se denomina "aprendizaje automático". Hoy en día, solemos llamarla "inteligencia automática". A veces, es solo el esfuerzo de crear mejores máquinas. Al principio, todo se creaba basándose en la lógica. Se realizaban problemas de integración matemática. Se jugaba al ajedrez. Pero el desafío real era lo que la gente hace en su día a día. El mundo real es muy caótico. Las normas lógicas complejas no son la manera de resolver los problemas más interesantes. Hay que tener un sistema capaz de incorporar el conocimiento.

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No se puede programar todo. La inteligencia artificial pretende crear máquinas capaces de aprender de su entorno, de los errores y de las personas. Hay un sinfin de enfoques. Uno de los subcampos de denomina “Reconocimiento de patrones” (lo que intentamos hacer en el TP4, al utilizar “UNO”,”DOS” con nuestro “robot”) Acá les dejo un mapa de algunos de los enfoques que hay: APRENDIZAJE AUTOMATICO Aprendizaje supervisado Ensamble de algoritmos

Aprendizaje no supervisado Aprendizaje por resfuerzo

Deducción

estadística Reconocimiento de patrones Aprendizaje automático probabilístico

Hasta ahora no se sabe qué técnica permitirá obtener mejores sistemas. De hecho, es probable que no se utilice la misma técnica para todo. Es probable que se necesite una gran variedad de técnicas y combinaciones de ellas. Todo avance en los sistemas inteligentes dependerá del progreso tecnológico general. Hasta hace algunos años no tan lejanos no teníamos ordenadores suficientemente rápidos ni bases de datos suficientemente grandes para hacer eso. La inteligencia artificial nos rodea. Cuando funciona o empieza a funcionar, cambia de nombre rápidamente. Ya la estamos usando todos. Cosas que ahora se consideran rutinarias, hace 30 años habrían sido extraordinarios ejemplos de inteligencia artificial.       

El sistema antibloqueo de ruedas. El sistema de piloto automático en los aviones. Los buscadores. Las recomendaciones. Los mapas. La capacidad de decidir si un email es o no spam. La capacidad de traducir de un idioma a otro con un teléfono.

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Hace 10 años, tratar de hablarle a un ordenador o teléfono no habría tenido sentido. Hoy en día existen muchísimas aplicaciones que nos permiten hacerlo. A veces no sienten que las cosas avanzan muy rápido, por ejemplo, los celulares que se utilizaban hace 3 o 5 años hoy en día no responderían a nuestras necesidades. Se trata de algo progresivo, de crear cosas que sean cada vez un poquito mejores. La inteligencia es algo que jamás podremos definir de forma inequívoca y concisa. Se trata de una constelación de diferentes capacidades. Y todas ellas están orquestadas a la perfección y funcionan en conjunto. Es muy difícil predecir un futuro a largo plazo. Nadie puede hacerlo, en realidad. Y lo que no se debe hacer es tomar aquello que mejor funciona ahora y asumir que el futuro será así siempre, porque probablemente en uno o dos años ya se pueda superar.

Actividad 1

 Enrique acaba de introducirse en el mundo del aprendizaje automático y quiere saber, en pocas palabras, en qué consiste y cómo ha evolucionado esta tecnología a lo largo de los últimos años. ¿Qué información podrías darle teniendo en cuenta todo lo que has aprendido hasta ahora? Selecciona marcando con un SI la respuesta correcta y con NO la respuesta incorrecta. A- La mejor forma de resolver un problema mediante el aprendizaje automático es utilizar la técnica con mayor probabilidad de solucionarlo. INFORMATICA

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SI NO B- Los problemas del mundo real pueden ser muy complejos y solo se deben solucionar con reglas lógicas fijas. SI NO C- El aprendizaje automático es una combinación de varias funciones que operan de forma conjunta y no se puede definir de una sola forma. SI NO D- El aprendizaje automático es un sistema revolucionario que permite programar soluciones a problemas complejos, como errores humanos y medioambientales, directamente en dispositivos. SI NO

Como se resuelven problemas grandes, pequeños y complejos. Desde ayudar a los granjeros en Japón a clasificar pepinos hasta ayudar a los médicos en la India a diagnosticar enfermedades oculares, el aprendizaje automático está cambiando la forma en la que utilizamos el código para resolver problemas y mejorar nuestras vidas.

Las complejas normas lógicas no resuelven los problemas del mundo real. El aprendizaje automático consiste en aprender a partir de ejemplos. En vez de escribir 500.000 líneas de código, hacemos que la máquina aprenda mediante la observación del mundo. Analizamos ejemplos del algoritmo de aprendizaje automático, quizá millones, miles de millones o hasta billones, para identificar patrones y generalizar. En reconocimiento de imágenes, se le enseña a los ordenadores a tomar los píxeles de una imagen y obtener características de alto nivel a partir de ellos. La máquina aprende que, si hay una torta y un niño, tal vez se trata de una fiesta de cumpleaños. Si hay una torta y muchos niños, es muy probable que lo sea. Así se le enseña a la máquina a hacer las mismas deducciones que los humanos hacemos de forma natural. Leí en internet la historia de una pareja de granjeros en Japón, acá se las comparto:

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Había una pareja de ancianos en Japón que cultivaba pepinos. Una de las principales tareas es separar los pepinos en rugosos, suaves, derechos y curvos. Es una tarea complicada. La mujer dedicaba muchas horas al día a ordenar los pepinos. Así que su hijo tomó un modelo de visión computarizada artificial y creó un sistema para categorizar los pepinos y ordenarlos automáticamente. El tiempo que se perdía en clasificar los pepinos, ahora se podrá aprovechar mucho mejor. Otro caso con médicos de India,387 millones de diabéticos corren el riesgo de desarrollar retinopatía diabética. Esta afección causa ceguera. Para hallar los signos de la retinopatía, se tienen que hacer fotos de la parte posterior del ojo. Pero no hay suficientes médicos, y una interpretación puede llevar horas. Por eso, se diseñó un algoritmo que puede leer las imágenes al momento. El algoritmo ayuda a los médicos a estudiar a más personas para detectar la enfermedad. A medida que se observan más casos de aprendizaje automático y lo que éste puede hacer, se descubren más oportunidades para mejorar la vida de las personas. El aprendizaje automático se puede usar para ahorrar energía a gran escala o hacer un seguimiento de la propagación de enfermedades. No hay ningún área de la ciencia ni del conocimiento humano que no se beneficie del aprendizaje automático. Actividad 2

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Juan dirige una empresa de ropa que tiene mucho éxito. Se ha informado un poco sobre el aprendizaje automático y cree que esta tecnología podría ayudarle a ser más eficiente en su día a día. ¿Cómo podría aplicarla en su negocio? Selecciona marcando con un SI la respuesta correcta y con NO la respuesta incorrecta A. Prediciendo próximas tendencias de moda para poder planificar, cuanto antes, nuevos diseños y productos. SI NO B. Utilizando las medidas de los clientes para recomendar automáticamente la talla adecuada. SI NO C. Clasificando el stock de nuevas prendas según las preferencias de la audiencia. SI NO D. Recomendando a los clientes presupuestos de ropa según su estatus socioeconómico. SI NO Actividad 3

A. B. C. D.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor cómo se usa el aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real?. Selecciona la opción correcta y justifica tu respuesta El sistema aprende de ejemplos y observaciones reales. Se escribe un código complejo para desglosar los problemas. Se imita una solución concreta para resolver un problema específico. Se generaliza a partir de comportamientos y patrones sin resolver. Actividad 4

¿Cuál de los siguientes tipos de empresa se podría beneficiar más gracias al aprendizaje automático? Selecciona la opción correcta y justifica tu respuesta.

A. B. C. D.

Las que venden poco y tienen pocos beneficios. Aquellas que ya han conseguido automatizar sus procesos. Las que dependen de procesos simples de gestión de información. Aquellas con una mayor retención de los empleados.

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Recuerden enviar el trabajo vía e-mail a [email protected].  Cualquier consulta la pueden realizar por mail (Asunto: Consulta)o por Classroom. Incluso si tienen dudas de los trabajos anteriores.  Pueden utilizar este mismo documento para resolver las preguntas.  En caso de realizarlo en una hoja, recuerden hacerlo con letra clara y legible.

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