El aprendizaje automático para el desarrollo de sistemas inteligentes
Diseñador de métodos de aprendizaje automático para la generación de conocimientos mediante análisis de datos multidimensional de nicho. Actualmente enfocado en la investigación, desarrollo, y despliegue, de modelos neurales como servicios en la web3 utilizando herramientas como redes descentralizadas, certificados digitales, y metaversos.
Jacobo León @jacoboggleon
🤖 web3 ml engineer 👾
Agenda
- La percepción del entorno como inspiración para la generación de conocimientos
- ¿Cómo percibimos el mundo?
- ¿Cómo abstraemos nuestra percepción?
- ¿Cómo sistematizamos nuestra percepción?
- ¿Cómo modelamos "la percepción del entorno"?
- Aprendizaje automático
- Calidad de datos
- Desarrollo de sistemas inteligentes
- Conclusión
- Discusión
Datos
Información
Tarea: segmentación de objetos
Proceso
inteligente
"Pensar" como un proceso computacional
- Recopilamos datos (observables del entorno) con nuestros sensores
- Procesamos los datos para obtener información y reglas abstractas
- Almacenamos la información y las esas reglas abstractas
- Controlamos nuestras acciones en ese entorno
- Recordamos y usamos estas reglas cuando es necesario
La percepción del entorno como inspiración para la generación de conocimientos
¿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?
La percepción del entorno como inspiración para la generación de conocimientos
¿Cómo sistematizamos nuestra percepción?
Los datos como recurso artificial (digital):
- Valor de utilidad
- Información
- Valor de intercambio
- Producto
R: metodología de análisis de datos (multivariables)
La percepción del entorno como inspiración para la generación de conocimientos
¿Cómo modelamos "la percepción del entorno"?
Statistical learning
Machine learning
Deep learning
R: métodos y arquitecturas de aprendizaje automático
La percepción del entorno como inspiración para la generación de conocimientos
Aprendizaje automático
Entrenamiento
Implementación
Aprendizaje
Modelo
Modelo
Datos observados
Aprendizaje
Aprendizaje
Modelo
Datos no observados
Validación
Error
80% - preparación de datos
20% - modelado
Encontrar un modelo robusto
Obtención y preparación de datos de alta calidad
Tiempo
Calidad de datos
Desarrollo de sistemas inteligentes
Software tradicional
Software inteligente
Definir
Desarrollar
Desplegar
Modelar
Definir
Desarrollar
Desplegar
Tarea: análisis exploratorio de datos
Método de aprendizaje automático:
Tarea: análisis exploratorio de datos
Conclusión
- Análisis de datos multidimensionales
- Toma de decisión basada en datos
- Aprendizaje automático
- Sistemas inteligentes
Discusión
Si tuvieras el súperpoder de adivinar el futuro... ¿para qué lo usarías?
¡Gracias!
ml-as-a-system
By Goa J
