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Sergio A. Florez

TECH LEAD && FULL STACK DEVELOPER

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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MACHINE LEARNING

Rama de la inteligencia artificial enfocada en que los sistemas aprendan autónomamente.

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Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos

 

APRENDIZAJE SUPERVISADO

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Permite hacer predicciones a futuro basadas en comportamientos o características que se han visto en los datos ya almacenados (el histórico de datos)

 

K-NN

APRENDIZAJE SUPERVISADO

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Usa datos históricos que no están etiquetados. El fin es explorarlos para encontrar alguna estructura o forma de organizarlos.

K-MEANS

EJEMPLO USANDO ORANGE

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REDES NEURONALES

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Son la base de toda la inteligencia artificial. Funcionan exactamente igual que las neuronas de nuestro cerebro a nivel conceptual.

REDES NEURONALES

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El conocimiento funciona mediante inputs que llegan a través de nuestros sentidos (vista, tacto, olfato, audición, gusto), en las máquinas estos inputs son simplemente datos que pasamos por memoria ram a un algoritmo.

PERCEPTRON

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QUÉ NO ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

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UN MONTÓN DE IFS ANIDADOS Y PUFF

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INICIOS DE TENSORFLOW

“Machine learning is the core, transformative way by which we’re rethinking how we’re doing everything”.
Sundar Pichai, Google CEO

 

El 9 de Noviembre de 2015 es lanzada a la comunidad en forma de código abierto.

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¿QUÉ ES TENSORFLOW?

Es la librería de Inteligencia Artificial que Google usa en toda su infraestructura.


Biblioteca de código abierto para el cálculo numérico usando diagramas de flujo de datos; está orientada a la construcción de modelos usando redes neuronales y usando todo el potencial del “máquina” que tengamos.

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PODER DE COMPUTO

La diferencia principal entre TensorFlow y otras bibliotecas para redes neuronales es que se trata de un lenguaje de descripción de flujos (grafos) de datos; esto le permite sacar provecho del poder de cómputo tanto de CPUs como GPUs.

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¿POR QUÉ AHORA?

  • La capacidad de cálculo de los computadores ha experimentado un gran crecimiento
  • Para que estos algoritmos sean realmente útiles, se necesitan grandes cantidades de datos para poder ser entrenados correctamente y hasta ahora los datos disponibles eran muy limitados
  • Se han creado más datos en los últimos 2 años que en toda la historia de la humanidad.

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¿TENSORFLOW Y LA TEORÍA DE GRAFOS?

TensorFlow representa cálculos en forma de grafos.

Los datos se representan con tensores.
En estos grafos los nodos (ops) representan operaciones matemáticas, mientras que las aristas representan los “tensores” para comunicar dichos nodos (flujos de datos).

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FLUJOS DE DATOS

Un op toma cero o más Tensors, desempeña cierta operación computacional y produce cero o más Tensors.


Los programas de TensorFlow son usualmente estructurados dentro de una fase de construcción, y una fase de ejecución que utiliza una sesión para ejecutar ops en el grafo.

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FLUJOS DE DATOS

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APLICACIONES

Con TensorFlow podemos construir algo tan complejo como el hacer que una aplicación móvil detecte tu rostro y te diga todo sobre ti, tus gustos, tus intereses, tu comida favorita, entre otras cosas más.

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BUSQUEDA Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES

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PREDICCIONES

(Cadenas de Markov)

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SHOW AND TELL (Accesibilidad)

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REGRESIÓN LINEAL

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RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES

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RECONOCIMIENTO DE DÍGITOS

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STELLARATOR

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Tensorflow

By RockaLabs

Tensorflow

Introducción a la inteligencia artificial usando la librería de redes neuronales de Google.

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