Diseñador de métodos de aprendizaje automático para la generación de conocimientos a través de un enfoque de aprendizaje a partir de datos. Actualmente centrado en la investigación, el desarrollo, y la implementación del procesamiento cognitivo basado en el sistema 1 y el sistema 2 a través del aprendizaje profundo en servicios web3 utilizando herramientas como redes descentralizadas, certificados digitales y metaversos.
Jacobo León @jacoboggleon
🎰ML Engineer 🧠
Machine Learning
Deep Learning
Datos
Información
Tarea: segmentación de objetos
Proceso
inteligente
"Pensar" como un proceso computacional
¿Cómo percibimos el mundo?
Deducción
Inducción
Recolectar datos
Procesar datos
Controlar las acciones
Almacenar patrones
Recordar las reglas
Usar las reglas
Encontrar patrones
¿Cómo abstraemos nuestra percepción?
¿Cómo sistematizamos nuestra percepción?
Los datos como recurso artificial (digital):
R: metodología de análisis de datos (multivariables)
¿Cómo modelamos "la percepción del entorno"?
Statistical learning
Machine learning
Deep learning
R: métodos y arquitecturas de aprendizaje automático
No supervisado
Supervisado
Regresión
Clasificación
Reforzado
Predicción
Descripción
Agrupación
Entrenamiento
Generalización
Aprendizaje
Modelo
Modelo
Datos observados
Aprendizaje
Aprendizaje
Modelo
Datos no observados
Validación
Error
¿Cómo medir la pobreza con ~45 variables?
Datos iid
(observables)
Método de aprendizaje
Parámetros & hiperparámetros
Distribución desconocida
Modelo
(basado en datos)
Función desconocida
Generalización
53%
47%
input
output
entrada
resultado esperado
modelo
variables explicativas \(X=\{x_1, x_2, \dots, x_n\}\)
variable explicada \(y\)
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ἐπιστήμη, epistēmē, knowledge, conocimiento
-λογία, -logia, -logy, -logía
El estudio del conocimiento
datos
Scientia, science, ciencia
(a.k.a conocimiento)
Sistema para generar conocimiento
Enfoque desde la epistemología: la filosofía del conocimiento
Evidencia
Datos
Modelo
Hipótesis
Enfoque de descubrimiento de conocimiento en bases de datos: la extracción no trivial de conocimiento implícito, previamente desconocido y potencialmente útil de los datos
Investigación y desarrollo: nuevas metodologías, métodos, arquitecturas; nuevos tiempos, viejos amigos.
Set de hipótesis
Datos
Modelo
de aprendizaje
\(H\)
\({P(X,Y)}\)
Aprender conocimiento (relaciones) a partir de datos a través de un modelo basado en datos.
\({\hat{f}}≈{f}\)
\({X}\)
\({Y}\)
\({h_1= \hat{f}}\)
El problema del aprendizaje: existe un conjunto conocido \(X\) y una función desconocida \(f\) en \(X\). Dados los datos, construye una buena aproximación \(\hat{f}\) de \(f\). Esto es aprender desde los datos.
Set de hipótesis
Ejemplos de entrenamiento
Método de aprendizaje
\(H\)
\(P(X,Y)={(x_1, y_1)}{\dots}{(x_N,y_N)}\)
\({f:X \rightarrow{Y}}\)
Función entrenamiento-target desconocida
\(A\)
Final hypothesis
\({\hat{f}}≈{f}\)
Modelo o función de aprendizaje
Problema de clasificación \(n-\text{dimensional}\)