Te damos la bienvenida a este curso acerca del machine learning (ML) clásico para principiantes! Así se trate de tu primera incursión en este tema, o cuentes con amplia experiencia en el ML y busques refrescar tus conocimientos en un área específica, ¡nos alegramos de que te nos unas! Queremos crear un punto de lanzamiento amigable para tus estudios de ML y nos encantaría evaluar, responder, e incorporar tu [retroalimentación](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions).
¡Te damos la bienvenida a este curso acerca del machine learning (ML) clásico para principiantes! Así se trate de tu primer contacto con este tema, o cuentes con amplia experiencia en el ML y busques refrescar tus conocimientos en un área específica, ¡nos alegramos de que te nos unas! Queremos crear un punto de lanzamiento amigable para tus estudios de ML y nos encantaría evaluar, responder, e incorporar tu [retroalimentación](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions).
[](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Introducción al ML")
@ -21,24 +21,24 @@ Antes de comenzar con este currículum, debes tener tu computadora configurada y
- **Configura tu equipo con estos videos**. Aprende más acerca de como configurar tu equipo con [estos videos](https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6).
- **Aprende Python**. También se recomienda que tengas un entendimiento básico de [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-15963-cxa), un lenguaje de programación útil para practicantes de la ciencia de datos, y que se utiliza en este curso.
- **Aprende Node.js y JavaScript**. También usamos JavaScript unas cuantas veces en este curso cuando creamos aplicaciones web, así que necesitarás tener [node](https://nodejs.org) y [npm](https://www.npmjs.com/) instalados, así como [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) listo para el desarrollo con Python y JavaScript.
- **Crea una cuenta de GitHub**. Como nos encontraste aquí en [GitHub](https://github.com), puede que ya tengas una cuenta, pero si no, créate una y después haz un fork de este curriculum para usarlo en tu computadora personal. (Siéntete en libertad de regalarnos una estrella, también 😊)
- **Explora Scikit-learn**. Familiarízate con [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), un juego de bibliotecas de ML que referenciamos en estas lecciones.
- **Crea una cuenta de GitHub**. Como nos encontraste aquí en [GitHub](https://github.com), puede que ya tengas una cuenta, pero si no, créate una y después haz un fork de este curriculum para usarlo en tu computadora personal. (Siéntete libre de darnos una estrella 😊)
- **Explora Scikit-learn**. Familiarízate con [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), un conjunto de bibliotecas de ML que referenciamos en estas lecciones.
### ¿Qué es el machine learning?
El término "machine learning" es uno de los términos más frecuentemente usados y populares hoy en día. Es muy probable que hayas escuchado este término al menos una vez si tienes algún tipo de familiaridad con la tecnología, no importa el sector en que trabajes. Aún así, las mecánicas del machine learning son un misterio para la mayoría de la gente. Para un principiante en machine learning, el tema puede sentirse intimidante. Es por esto que es importante entender lo que realmente es el machine learning, y aprender sobre el tema poco a poco, a través de ejemplos prácticos.
El término "machine learning" es uno de los términos más frecuentemente usados y populares hoy en día. Es muy probable que hayas escuchado este término al menos una vez si tienes algún tipo de familiaridad con la tecnología, no importa el sector en que trabajes. Aún así, las mecánicas del machine learning son un misterio para la mayoría de la gente. Para un principiante en machine learning, el tema puede parecer intimidante. Es por esto que es importante entender lo que realmente es el machine learning y aprender sobre el tema poco a poco, a través de ejemplos prácticos.
> Google Trends nos muestra la más reciente "curva de interés" para el término "machine learning"
> Google Trends nos muestra la "curva de interés" reciente para el término "machine learning"
Vivimos en un universo lleno de misterios fascinantes. Grandes científicos como Stephen Hawking, Albert Einstein, y muchos más han dedicado sus vidas a la búsqueda de información significativa que revela los misterios del mundo a nuestro alrededor. Esta es la condición humana del aprendizaje: un niño humano aprende cosas nuevas y descubre la estructura de su mundo año con año conforme se convierten en adultos.
Vivimos en un universo lleno de misterios fascinantes. Grandes científicos como Stephen Hawking, Albert Einstein, y muchos más han dedicado sus vidas a la búsqueda de información significativa que revela los misterios del mundo a nuestro alrededor. Esta es la condición humana del aprendizaje: un niño humano aprende cosas nuevas y descubre la estructura de su mundo año tras año a medida que se convierten en adultos.
El cerebro de un niño y sus sentidos perciben sus alrededores y van aprendiendo gradualmente los patrones escondidos de la vida, lo que le ayuda al niño a crear reglas lógicas para identificar los patrones aprendidos. El proceso de aprendizaje del cerebro humano nos vuelve las criaturas más sofisticadas del planeta. Aprender de forma continua al descubrir patrones ocultos e innovar sobre esos patrones nos permite seguir mejorando a lo largo de nuestras vidas. Esta capacidad de aprendizaje y la capacidad de evolución están relacionadas a un concepto llamado [plasticidad cerebral o neuroplasticidad](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). Podemos trazar algunas similitudes superficiales en cuanto a la motivación entre el proceso de aprendizaje del cerebro humano y los conceptos de machine learning.
El cerebro y los sentidos de un niño perciben sus alrededores y van aprendiendo gradualmente los patrones escondidos de la vida, lo que le ayuda al niño a crear reglas lógicas para identificar los patrones aprendidos. El proceso de aprendizaje del cerebro humano nos hace las criaturas más sofisticadas del planeta. Aprender de forma continua al descubrir patrones ocultos e innovar sobre esos patrones nos permite seguir mejorando a lo largo de nuestras vidas. Esta capacidad de aprendizaje y la capacidad de evolución están relacionadas a un concepto llamado [plasticidad cerebral o neuroplasticidad](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). Podemos trazar algunas similitudes superficiales en cuanto a la motivación entre el proceso de aprendizaje del cerebro humano y los conceptos de machine learning.
El [cerebro humano](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) percibe cosas del mundo real, procesa la información percibida, toma decisiones racionales, y realiza ciertas acciones basadas en las circunstancias. Esto es a lo que se le conoce como el comportamiento inteligente. Cuando programamos un facsímil (copia) del proceso del comportamiento inteligente, se le llama inteligencia artificial (IA).
Aunque los términos se suelen confundir, machine learning (ML) es un subconjunto importante de la inteligencia artificial. **El objetivo del ML es utilizar algoritmos especializados para descubrir información significativa y encontrar patrones ocultos de los datos percibidos para corroborar el proceso relacional de la toma de decisiones**.
Aunque los términos se suelen confundir, machine learning (ML) es una parte importante de la inteligencia artificial. **El objetivo del ML es utilizar algoritmos especializados para descubrir información significativa y encontrar patrones ocultos de los datos percibidos para corroborar el proceso relacional de la toma de decisiones**.
@ -51,7 +51,7 @@ En este currículum, vamos a cubrir solo los conceptos clave de machine learning
En este curso aprenderás:
- conceptos clave del machine learning
- la historia de ML
- la historia del ML
- la justicia y el ML
- técnicas de regresión en ML
- técnicas de clasificación en ML
@ -67,19 +67,19 @@ En este curso aprenderás:
- redes neuronales
- inteligencia artificial (IA)
Para tener una mejor experiencia de aprendizaje, vamos a evitar las complejidades de las redes neuronales, "deep learning" (construcción de modelos de muchas capas utilizando las redes neuronales) e inteligencia artificial, que se discutirá en un currículum diferente. En un futuro también ofreceremos un currículum acerca de la ciencia de datos para enfocarnos en ese aspecto de este campo.
Para tener una mejor experiencia de aprendizaje, vamos a evitar las complejidades de las redes neuronales, "deep learning" (construcción de modelos de muchas capas utilizando las redes neuronales) e inteligencia artificial, que se discutirá en un currículum diferente. En un futuro también ofreceremos un currículum acerca de la ciencia de datos para enfocarnos en ese aspecto de ese campo.
## ¿Por qué estudiar machine learning?
Machine learning, desde una perspectiva de los sistemas, se define como la creación de sistemas automáticos que pueden aprender patrones ocultos a partir de datos para ayudar en tomar decisiones inteligentes.
El Machine learning, desde una perspectiva de los sistemas, se define como la creación de sistemas automáticos que pueden aprender patrones ocultos a partir de datos para ayudar en tomar decisiones inteligentes.
Esta motivación está algo inspirada por como el cerebro humano aprende ciertas cosas basadas en los datos que percibe en el mundo real.
✅ Piensa por un minuto en porqué querría un negocio intentar implementar estrategias de machine learning vs. programar un motor basado en reglas.
✅ Piensa por un minuto en porqué querría un negocio intentar implementar estrategias de machine learning en lugar de programar un motor basado en reglas programadas de forma rígida.
### Aplicaciones del machine learning
Las aplicaciones del machine learning hoy en día están casi en todas partes, y son tan ubicuas como los datos que fluyen alrededor de nuestras sociedades, generados por nuestros teléfonos inteligentes, dispositivos conectados a internet, y otros sistemas. Considerando el inmenso potencial de los algoritmos estado del arte de machine learning, investigadores han estado explorando su capacidad de resolver problemas multidimensionales y multidisciplinarios de la vida real con resultados muy positivos.
Las aplicaciones del machine learning hoy en día están casi en todas partes, y son tan ubicuas como los datos que fluyen alrededor de nuestras sociedades, generados por nuestros teléfonos inteligentes, dispositivos conectados a internet, y otros sistemas. Considerando el inmenso potencial de los algoritmos punteros de machine learning, los investigadores han estado explorando su capacidad de resolver problemas multidimensionales y multidisciplinarios de la vida real con resultados muy positivos.
**Tú puedes utilizar machine learning de muchas formas**:
@ -88,19 +88,19 @@ Las aplicaciones del machine learning hoy en día están casi en todas partes, y
- Para entender la intención de un texto.
- Para detectar noticias falsas y evitar la propagación de propaganda.
Finanzas, economía, ciencias de la Tierra, exploración espacial, ingeniería biomédica, ciencia cognitiva, e incluso campos en las humanidades han adaptado machine learning para solucionar los problemas más arduos y pesados en cuanto al procesamiento de datos.
Finanzas, economía, ciencias de la Tierra, exploración espacial, ingeniería biomédica, ciencia cognitiva, e incluso campos en las humanidades han adaptado machine learning para solucionar algunos de los problemas más arduos y pesados en cuanto al procesamiento de datos de cada una de estas ramas.
Machine learning automatiza el proceso del descubrimiento de patrones al encontrar perspectivas significativas desde el mundo real o datos generados. Machine learning ha demostrado ser muy valioso en las aplicaciones del sector salud, negocios y finanzas, entre otros.
Machine learning automatiza el proceso del descubrimiento de patrones al encontrar perspectivas significativas de datos provenientes del mundo real o generados. Machine learning ha demostrado ser muy valioso en las aplicaciones del sector de la salud, de negocios y finanzas, entre otros.
En el futuro próximo, entender las bases de machine learning va a ser una necesidad para la gente en cualquier sector debido a su alta adopción.
En el futuro próximo, entender las bases de machine learning va a ser una necesidad para la gente en cualquier sector debido a su adopción tan extendida.
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## 🚀 Desafío
Dibuja, en papel o usando una aplicación como [Excalidraw](https://excalidraw.com/), como tú entiendes las diferencias entre inteligencia artificial, ML, deep learning, y la ciencia de datos. Agrega algunas ideas o problemas que cada una de estas técnicas son buenas en resolver.
Dibuja, en papel o usando una aplicación como [Excalidraw](https://excalidraw.com/), cómo entiendes las diferencias entre inteligencia artificial, ML, deep learning, y la ciencia de datos. Agrega algunas ideas de problemas que cada una de estas técnicas son buenas en resolver.
## [Cuestionario después de la conferencia](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/2/)
## [Cuestionario después de la lección](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/2/)
## Revisión y autoestudio
@ -108,6 +108,6 @@ Para aprender más sobre como puedes trabajar con algoritmos de ML en la nube, s
Toma esta [Ruta de Aprendizaje](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-15963-cxa) sobre las bases de ML.
> Boceto por [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
## [Cuestionario previo a la conferencia](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/3/)
En esta lección, analizaremos los principales hitos en la historia del machine learning y la inteligencia artificial.
La historia de la inteligencia artificial, AI, como campo está entrelazada con la historia del machine learning, ya que los algoritmos y avances computacionales que sustentan el ML se incorporaron al desarrollo de la inteligencia artificial. Es útil recordar que, si bien, estos campos como áreas distintas de investigación comenzaron a cristalizar en la década de 1950, importantes [descubrimientos algorítmicos, estadísticos, matemáticos, computacionales y técnicos](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) predecieronn y superpusieron a esta era. De hecho, las personas han estado pensando en estas preguntas durante [cientos de años](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence): este artículo analiza los fundamentos intelectuales históricos de la idea de una 'máquina pensante.'
La historia de la inteligencia artificial (AI) como campo está entrelazada con la historia del machine learning, ya que los algoritmos y avances computacionales que sustentan el ML ayudaron al desarrollo de la inteligencia artificial. Es útil recordar que, si bien estos campos comenzaron a cristalizar en la década de 1950 como áreas distintas de investigación, importantes [descubrimientos algorítmicos, estadísticos, matemáticos, computacionales y técnicos](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) fueron predecesores y contemporáneos a esta era. De hecho, las personas han estado pensando en estas preguntas durante [cientos de años](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence): este artículo analiza los fundamentos intelectuales históricos de la idea de una 'máquina pensante.'
## Descubrimientos notables
- 1763, 1812 [Teorema de Bayes](https://wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem) y sus predecesores. Este teorema y sus aplicaciones son la base de la inferencia, describiendo la probabilidad de que ocurra un evento basado en el conocimiento previo.
- 1805 [Teoría de mínimos cuadrados](https://wikipedia.org/wiki/Least_squares) por el matemático francés Adrien-Marie Legendre. Esta teoría, que aprenderá en nuestra unidad de Regresión, ayuda en el data fitting.
- 1913 [Cadenas de Markov](https://wikipedia.org/wiki/Markov_chain) el nombre del matemático ruso Andrey Markov es utilizado para describir una secuencia de eventos basados en su estado anterior.
- 1763, 1812 [Teorema de Bayes](https://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayes) y sus predecesores. Este teorema y sus aplicaciones son la base de la inferencia, describiendo la probabilidad de que ocurra un evento basado en el conocimiento previo.
- 1805 [Teoría de mínimos cuadrados](https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%ADnimos_cuadrados) por el matemático francés Adrien-Marie Legendre. Esta teoría, sobre la que aprenderemos en nuestra unidad de Regresión, ayuda al ajustar los modelos a los datos.
- 1913 [Cadenas de Markov](https://es.wikipedia.org/wiki/Cadena_de_M%C3%A1rkov) el nombre del matemático ruso Andrey Markov es utilizado para describir una secuencia de posibles eventos basados en su estado anterior.
- 1957 [Perceptron](https://wikipedia.org/wiki/Perceptron) es un tipo de clasificador lineal inventado por el psicólogo Frank Rosenblatt que subyace a los avances en el deep learning.
- 1967 [Nearest Neighbor (Vecino más cercano)](https://wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor) es un algoritmo diseñado originalmente para trazar rutas. En un contexto de ML, se utiliza para detectar patrones.
- 1970 [Backpropagation](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) es usado para entrenar [feedforward neural networks](https://wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network).
- 1982 [Recurrent Neural Networks](https://wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network) son redes neuronales artificiales derivadas de redes neuronales feedforward que crean grafos temporales.
- 1967 [Nearest Neighbor (Vecino más cercano)](https://es.wikipedia.org/wiki/K_vecinos_m%C3%A1s_pr%C3%B3ximos) es un algoritmo diseñado originalmente para trazar rutas. En un contexto de ML, se utiliza para detectar patrones.
- 1970 [Retropropagación](https://es.wikipedia.org/wiki/Propagaci%C3%B3n_hacia_atr%C3%A1s): es usada para entrenar [redes neuronales prealimentadas](https://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_prealimentada).
- 1982 [Redes neuronales recurrentes](https://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_recurrente) son redes neuronales artificiales derivadas de redes neuronales prealimentadas que crean grafos temporales.
✅ Investigue un poco. ¿Qué otras fechas se destacan como fundamentales en la historia del machine learning (ML) y la inteligencia artificial (AI)?
## 1950: Máquinas que piensan
Alan Turing, una persona verdaderamente notable que fue votada [por el público en 2019](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) como el científico más grande del siglo XX, se le atribuye haber ayudado a sentar las bases del concepto de una 'máquina que puede pensar.' Lidió con los detractores y su propia necesidad de evidencia empírica de este concepto en parte mediante la creación de la [prueba de Turing](https://www.bbc.com/news/technology-18475646, que explorarás en nuestras lecciones de NLP.
Alan Turing, una persona verdaderamente notable que fue votada [por el público en 2019](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) como el científico más grande del siglo XX, a quien se le atribuye haber ayudado a sentar las bases del concepto de una 'máquina que puede pensar.' Lidió con los detractores y con su propia necesidad de evidencia empírica de este concepto en parte mediante la creación de la [prueba de Turing](https://www.bbc.com/news/technology-18475646), que explorarás en nuestras lecciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés).
## 1956: Dartmouth Summer Research Project
"The Dartmouth Summer Research Project sobre inteligencia artificial fuer un evento fundamental para la inteligencia artificial como campo," y fue aquí donde se acuñó el término 'inteligencia artificial' ([fuente](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)).
"The Dartmouth Summer Research Project sobre inteligencia artificial fue un evento fundamental para la inteligencia artificial como campo" y fue aquí donde se acuñó el término 'inteligencia artificial' ([fuente](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)).
> Todos los aspectos del aprendizaje y cualquier otra característica de la inteligencia pueden, en principio, describirse con tanta precisión que se puede hacer una máquina para simularlos.
El investigador principal, el profesor de matemáticas John McCarthy, esperaba "proceder sobre las bases de la conjetura que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia pueden, en principio, describirse con tanta precisión que se puede hacer una máquina para simularlos." Los participantes, incluyeron otra luminaria en el campo, Marvin Minsky.
El investigador principal, el profesor de matemáticas John McCarthy, esperaba "proceder sobre las bases de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia pueden, en principio, describirse con tanta precisión que se puede hacer una máquina para simularlos." Los participantes, incluyeron otro gran experto en el campo, Marvin Minsky.
El taller tiene el mérito de haber iniciado y alentado varias discusiones que incluyen "el surgimiento de métodos simbólicos, systemas en dominios limitados (primeros sistemas expertos), y sistemas deductivos versus sistemas inductivos." ([fuente](https://wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)).
El taller tiene el mérito de haber iniciado y alentado varias discusiones que incluyen "el surgimiento de métodos simbólicos, sistemas en dominios limitados (primeros sistemas expertos), y sistemas deductivos contra sistemas inductivos." ([fuente](https://es.wikipedia.org/wiki/Conferencia_de_Dartmouth)).
## 1956 - 1974: "Los años dorados"
Desde la década de 1950, hasta mediados de la de 1970, el optimismo se elevó con la esperanza de que la AI pudiera resolver muchos problemas. En 1967, Marvin Minsky declaró con seguridad que "dentro de una generación ... el problema de crear 'inteligencia artificial' se resolverá sustancialemte." (Minsky, Marvin (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall)
Desde la década de 1950, hasta mediados de la de 1970, el optimismo se elevó con la esperanza de que la AI pudiera resolver muchos problemas. En 1967, Marvin Minsky declaró con seguridad que "dentro de una generación ... el problema de crear 'inteligencia artificial' estará resuelto en gran medida." (Minsky, Marvin (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall)
La investigación del procesamiento del lenguaje natural floreció, la búsqueda se refinó y se hizo más poderosa, y el concepto de 'micro-worlds' fue creado, donde se completaban tareas simples utilizando instrucciones en lenguaje sencillo.
La investigación del procesamiento del lenguaje natural floreció, la búsqueda se refinó y se hizo más poderosa, y el concepto de 'micro-mundos' fue creado, donde se completaban tareas simples utilizando instrucciones en lenguaje sencillo.
La investigación estuvo bien financiada por agencias gubernamentales, se realizaron avances en computación y algoritmos, y se construyeron prototipos de máquinas inteligentes. Algunas de esta máquinas incluyen:
@ -66,11 +66,11 @@ A mediados de la década de 1970, se hizo evidente que la complejidad de la fabr
- **Limitaciones**. La potencia computacional era demasiado limitada.
- **Explosión combinatoria**. La cantidad de parámetros necesitados para entrenar creció exponencialmente a medida que se pedía más a las computadoras sin una evolución paralela de la potencia y la capacidad de cómputo.
- **Escasez de datos**. Hubo una escasez de datos que obstaculizó el proceso de pruebas, desarrollo y refinamiento de algoritmos.
- **¿Estamos haciendo las preguntas correctas?**. Las mismas preguntas que se estaban formulando comenzaron a cuestionarse. Los investigadores comenzaron a criticar sus aproches:
- **¿Estamos haciendo las preguntas correctas?**. Las mismas preguntas que se estaban formulando comenzaron a cuestionarse. Los investigadores comenzaron a criticar sus métodos:
- Las pruebas de Turing se cuestionaron por medio, entre otras ideas, de la 'teoría de la habitación china' que postulaba que "programar una computadora digital puede hacerse que parezca que entiende el lenguaje, pero no puede producir una comprensión real" ([fuente](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/))
- Se cuestionó la ética de introducir inteligencias artificiales como la "terapeuta" Eliza en la sociedad.
Al mismo tiempo, comenzaron a formarse varia escuelas de pensamiento de AI. Se estableció una dicotomía entre las prácticas ["scruffy" vs. "neat AI"](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies). _Scruffy_ labs modificó los programas durante horas hasta que obtuvieron los objetivos deseados. _Neat_ labs "centrados en la lógica y la resolución de problemas formales". ELIZA y SHRDLU eran sistemas _scruffy_bien conocidos. En la década de 1980, cuando surgió la demanda para hacer que los sistemas de aprendizaje fueran reproducibles, el enfoque _neat_ gradualmente tomó la vanguardia a medida que sus resultados eran más explicables.
Al mismo tiempo, comenzaron a formarse varias escuelas de pensamiento de AI. Se estableció una dicotomía entre las prácticas ["scruffy" vs. "neat AI"](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies). _Scruffy_ labs modificó los programas durante horas hasta que obtuvieron los objetivos deseados. _Neat_ labs "centrados en la lógica y la resolución de problemas formales". ELIZA y SHRDLU eran sistemas _scruffy_muy conocidos. En la década de 1980, cuando surgió la demanda para hacer que los sistemas de aprendizaje fueran reproducibles, el enfoque _neat_ gradualmente tomó la vanguardia a medida que sus resultados eran más explicables.
## Systemas expertos de la década de 1980
@ -86,13 +86,13 @@ La proliferación de hardware de sistemas expertos especializados tuvo el desafo
## 1993 - 2011
Esta época vió una nueva era para el ML y la IA para poder resolver problemas que habían sido causados anteriormente por la falta de datos y poder de cómputo. La cantidad de datos comenzó a aumentar rápidamente y a estar más disponible, para bien o para mal, especialmente con la llegada del smartphone alrededor del 2007. El poder computacional se expandió exponencialmente y los algoritmos evolucionaron al mismo tiempo. El campo comenzó a ganar madurez a medida que los días libres del pasado comenzaron a cristalizar en un verdadera disciplina.
Esta época vió una nueva era para el ML y la IA para poder resolver problemas que anteriormente provenían de la falta de datos y de poder de cómputo. La cantidad de datos comenzó a aumentar rápidamente y a estar más disponible, para bien o para mal, especialmente con la llegada del smartphone alrededor del 2007. El poder computacional se expandió exponencialmente y los algoritmos evolucionaron al mismo tiempo. El campo comenzó a ganar madurez a medida que los días libres del pasado comenzaron a cristalizar en una verdadera disciplina.
## Ahora
Hoy en día, machine learning y la inteligencia artificial tocan casi todos los aspectos de nuestras vidas. Esta era requiere una comprensión cuidadosa de los riesgos y los efectos potenciales de estos algoritmos en las vidas humanas. Como ha dicho Brad Smith de Microsoft, "La tecnología de la información plantea problemas que van al corazón de las protecciones fundamentales de los derechos humanos, como la privacidad y la libertad de expresión. Esos problemas aumentan las responsabilidades de las empresas de tecnología que crean estos productos. En nuestra opinión, también exige regulación gubernamental reflexiva y para el desarrollo de normas sobre usos aceptables" ([fuente](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)).
Hoy en día, machine learning y la inteligencia artificial tocan casi todos los aspectos de nuestras vidas. Esta era requiere de una comprensión cuidadosa de los riesgos y los efectos potenciales de estos algoritmos en las vidas humanas. Como ha dicho Brad Smith de Microsoft, "La tecnología de la información plantea problemas que van al corazón de las protecciones fundamentales de los derechos humanos, como la privacidad y la libertad de expresión. Esos problemas aumentan las responsabilidades de las empresas de tecnología que crean estos productos. En nuestra opinión, también exige regulación gubernamental reflexiva y el desarrollo de normas sobre usos aceptables" ([fuente](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)).
Queda por ver qué depara el futuro, pero es importante entender estos sistemas informáticos y el software y algoritmos que ejecutan. Esperamos que este plan de estudios le ayude a comprender mejor para que pueda decidir por si mismo.
Queda por ver qué depara el futuro, pero es importante entender estos sistemas informáticos y el software y los algoritmos que ejecutan. Esperamos que este plan de estudios le ayude a comprender mejor para que pueda decidir por si mismo.
[](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "The history of deep learning")
> 🎥 Haga clic en la imagen de arriba para ver un video: Yann LeCun analiza la historia del deep learning en esta conferencia
@ -100,9 +100,9 @@ Queda por ver qué depara el futuro, pero es importante entender estos sistemas
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## 🚀Desafío
Sumérjase dentro de unos de estos momentos históricos y aprenda más sobre las personas detrás de ellos. Hay personajes fascinantes y nunca se creó ningún descubrimiento científico en un vacío cultural. ¿Qué descubres?
Sumérjase dentro de unos de estos momentos históricos y aprenda más sobre las personas detrás de ellos. Hay personajes fascinantes y nunca ocurrió ningún descubrimiento científico en un vacío cultural. ¿Qué descubres?
## [Cuestionario posterior a la conferencia](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/4/)
## [Cuestionario posterior a la lección](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/4/)
## Revisión y autoestudio
@ -112,6 +112,6 @@ Aquí hay elementos para ver y escuchar:
[](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "La historia de la IA por Amy Boyd")
En esta sección del plan de estudios, se le presentarán los conceptos básicos que subyacen al campo del "machine learning", lo que es, y aprenderá sobre su historia y las técnicas que los investigadores utilizan para trabajar con él. ¡Exploremos juntos este nuevo mundo de ML!
En esta sección del plan de estudios se le presentarán los conceptos básicos que hay detrás del campo del "machine learning", lo que es, y aprenderemos sobre su historia y las técnicas que los investigadores utilizan para trabajar con él. ¡Exploremos juntos el mundo del ML!
> Photo by <ahref="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Bill Oxford</a> on <ahref="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
Carlosbg
3 years ago