Aprendizaje Automático En Acción - Bolivar Sebastian

Aprendizaje Automático en Acción

Un Libro Para El Lego

Alan T. Norman

Traductora: Sebastian Bolivar

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(Detalles al final de este libro.)

Copyright © 2017 Alan T. Norman. Todos los derechos reservados.

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Tabla de Contenido

Por Que Escribi Este Libro

Este Libro No Es Sobre Algoritmos De Aprendizaje De Maquinas De Codificación

Un Libro Para El Laico

Capítulo 1. Qué es el aprendizaje automático?

Programación explícita vs. Entrenamiento de algoritmo

Definiciones: inteligencia artificial vs. Aprendizaje automático vs redes neurales

Conceptos Básicos

Aprendizaje Supervisado Vs No Supervisado

¿Qué problemas puede resolver el aprendizaje automatico?

La Caja Negra: Lo Que No Sabemos Sobre El Aprendizaje De Máquinas

Cada Vez Mas Profundo

Capítulo 2. Limpieza, etiquetado y curado de bases de datos

Limpiando El Conjunto De Data

Se Necesita Grandes Conjuntos De Data Para ML

Necesita Estar Bien Etiquetada

Capítulo 3. Elegir o escribir un algoritmo ml

Conceptos Básicos

Tipos de Algoritmos Populares

Lo Que Se Necesita Para Escribir Un Algoritmo Novedoso

Capítulo 4. Entrenamiento y despliegue de un algoritmo

Programación Involucrada

Estático vs Dinámico

Ingeniera De Sintonización Y Funciones

Tirando Un Algoritmo

Capítulo 5. Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático

Transportación

Recomendación de Productos

Financiamiento

Asistentes De Voz, Viviendas Inteligentes Y Coches

Conclusiones

Sobre El Autor

Bitcoin Whales Bonus Book

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Una Última Cosa…

Por Que Escribi Este Libro

Bienvenidos al mundo del aprendizaje automático!

La inteligencia artificial está preparada para cambiar el curso de la historia humana, quizás más que cualquier otra tecnología. Una gran parte de esa revolución es el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es la ciencia de enseñar a las computadoras a hacer predicciones basadas en datos. En un nivel básico, el aprendizaje automático implica dar a una computadora un conjunto de datos y pedirle que haga una predicción. Al principio, la computadora tendrá muchas predicciones incorrectas. Sin embargo, en el transcurso de miles de predicciones, la computadora actualizará su algoritmo para hacer mejores predicciones.

Este tipo de computación predictiva solía ser imposible. Las computadoras simplemente no podían almacenar suficientes datos o procesarlos lo suficientemente rápido como para aprender de manera efectiva. Ahora, cada año, las computadoras se están volviendo más inteligentes a un ritmo rápido. Los avances en el almacenamiento de datos y la potencia de procesamiento están impulsando esta tendencia hacia máquinas más inteligentes. Como resultado, las computadoras de hoy están haciendo cosas que eran impensables hace solo una o dos décadas.

El aprendizaje automático ya está afectando tu vida diaria. Amazon utiliza el aprendizaje automático para predecir qué productos querrá comprar. Gmail lo usa para filtrar mensajes de spam de su bandeja de entrada. Sus recomendaciones de películas en Netflix se basan en algoritmos de aprendizaje automático.

Sin embargo, los impactos del aprendizaje automático no se detienen allí. Los algoritmos de aprendizaje automático están haciendo predicciones en todo tipo de industrias, desde la agricultura hasta la atención médica. Además, sus impactos se sentirán en nuevas industrias y formas cada año. A medida que surjan estas nuevas aplicaciones de aprendizaje automático, las aceptaremos gradualmente como parte de la vida normal. Sin embargo, esta nueva dependencia de las máquinas inteligentes es un punto de inflexión en la historia de la tecnología y la tendencia solo se está acelerando.

En el futuro, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial generalmente impulsarán la automatización de muchas tareas que los humanos hacen hoy en día. Los automóviles autónomos dependen del aprendizaje automático para el reconocimiento de imágenes y serán cada vez más parte del transporte, al igual que los camiones autónomos y otros vehículos para transportar mercancías. Gran parte de la agricultura y la fabricación ahora está automatizada, por lo que el aprendizaje automático proporciona los alimentos que consumimos y los bienes que utilizamos. La tendencia hacia la automatización solo se está acelerando. Otras aplicaciones de aprendizaje automático podrían cambiar fundamentalmente los trabajos que los humanos hacen día a día a medida que las máquinas se vuelven más hábiles para administrar procesos y completar el trabajo de conocimiento.

Dado que el aprendizaje automático tendrá un impacto tan profundo en la vida cotidiana, es importante que todos tengan acceso a información sobre cómo funciona. Por eso escribí este libro. El panorama actual para la información de aprendizaje automático está dividido.

Primero, hay explicaciones para el público en general que simplifican los conceptos. Estos explicadores hacen que el aprendizaje automático parezca algo que solo un experto podría entender.

En segundo lugar, están los documentos técnicos escritos por expertos para expertos. Excluyen al público en general con jerga y complejidad. Obviamente, escribir y ejecutar un algoritmo de aprendizaje automático es una hazaña técnica enorme y estas explicaciones técnicas son importantes. Sin embargo, hay un vacío en la literatura actual sobre el aprendizaje automático.

¿Qué pasa con el laico que realmente quiere entender esta revolución tecnológica, no necesariamente para escribir código sino para comprender los cambios que ocurren a su alrededor? Comprender los conceptos centrales del aprendizaje automático no debe limitarse a una élite tecnológica. Estos cambios nos afectarán a todos. Tienen consecuencias éticas, y es importante que el público conozca todos los beneficios y desventajas del aprendizaje automático.

Por eso escribí este libro. Si eso te parece interesante, espero que lo disfrutes.

Este Libro No Es Sobre Algoritmos De Aprendizaje De Maquinas De Codificación

Si el manifiesto de una introducción no fue lo suficientemente claro: este no es un libro sobre codificación. No está destinado a los informáticos a aprender sobre cómo crear algoritmos de aprendizaje automático.

Por un lado, no estoy calificado para escribir un libro como ese. Las personas pasan años aprendiendo las complejidades de escribir algoritmos y redes de capacitación. Hay programas de doctorado completos que exploran los bordes del campo, basándose en álgebra lineal y estadísticas predictivas. Si profundiza en los detalles del aprendizaje automático y le encanta lo suficiente como para obtener un doctorado, podría ganar fácilmente $ 300k- $ 600k trabajando para una importante empresa de tecnología. Así de raras y valiosas son estas habilidades.