Un año de series en el Blog de LUCA: Post técnicos, tutoriales, de divulgación... ¿cuál es tu favorita?

Friday, December 28, 2018

Un año de series en el Blog de LUCA: Post técnicos, tutoriales, de divulgación... ¿cuál es tu favorita?

¿Por qué será que a los humanos nos gusta tanto hacer balance y cerrar etapas?. Especialmente, cuando se acercan estas fechas. A nosotros nos gusta echar la vista atrás y ver, de un plumazo, todos los temas interesantes que nos han tenido ocupados en 2018. Para ver qué cosas han suscitado el mayor interés, cuáles han cambiado, qué barreras se han superado o qué nuevos retos han ido surgiendo sobre la marcha. Nos gusta "cerrar" el año, porque nos encanta a promesa que supone "abrir" 2019, esperando mejorar día a día y seguir contando con vuestro apoyo e interés. Como broche final, os ofrecemos un "mapa" rápido que os ayudará a localizar los post más interesantes del año, clasificados por temáticas.

Hacemos balance del año.
Balance de 2018 en LUCA Data Speaks.


Nuestras series.


1. Divulgación de conceptos básicos de Machine Learning, Big Data e Inteligencia Artificial


1.1 Serie Conceptos Básicos de Machine Learning

1.2 Serie Conceptos Básicos de Hadoop

1.3 Historia de la IA

1.4 Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial

1.6 Cursos


2. Tutoriales

2.1 Herramientas de depuración de datos

2.2 Serie ML en Azure ML Studio: experimento del Titanic

2.4 Serie "Cómo entrenar tu AI…"

2.5 Serie "Deep Learning vs Atari": entrena tu IA para dominar videojuegos clásicos

2.6 Serie "Deep Learning con Python": Tensorflow



¿Cuál es tu serie favorita? ¿Hay algún tema que no hayamos tratado o sobre el que te gustaría que profundizáramos más?. Déjanos un comentario y veremos qué podemos hacer.



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4 comments:

  1. ¡¡Muy buenas!!

    En principio me decanto principalmente por 2 series (aunque todas merecen su lectura): la primera que mejor encaja con mi curiosidad científica es la relativa a la Divulgación de conceptos básicos de Machine Learning, Big Data e Inteligencia Artificial, concretamente a la correspondiente a la "1.1 Serie Conceptos Básicos de Machine Learning"

    La otra serie que también me mola mucho, dentro del apartado de Tutoriales, la "2.3 Serie Atrévete con Python: un experimento para todos los públicos"

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    1. Muy buenas Alf, Gracias por tus comentarios. Perdona el retraso en nuestra respuesta, pero nos hemos tomado un pequeño descanso estos días. Tomamos nota de tus preferencias. Es cierto que hay mucha literatura muy especializada sobre estos temas, especialmente en inglés.Pero en español, y con vocación de ser comprensible para personas no necesariamente expertas en estos temas, menos. Encantados de aportar nuestro granito de arena para cubrir este hueco. Y siempre agradecidos por recibir vuestros comentarios/sugerencias.
      ¡A por el 2019!

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  2. Por cierto, me acaba de surgir ahora mismo una inquietud nueva y creo que con el tema de redes neuronales, aún estamos muy en pañales, respecto a lo que se me asemeja un intento de emulación del cerebro humano. Corregidme si me equivoco pero...

    Estamos a nivel técnico desarrollando ya unos computadores bestiales, pero creo que la emulación de la fisiología cerebral dista mucho de la realidad. Me refiero a que el desarrollo evolutivo del cerebro humano, tanto a nivel fisiológico como a nivel psíquico (por extensión de lo primero), podría diferenciarse en 3 partes a modo de capas de cebolla. Me explico: el cerebro más interno fue heredado de nuestros ancestros evolutivos primigenios, a saber, peces-anfibios-reptiles, y éste "cerebro" es con el que hay que quedarse para comprender nuestro comportamiento instintivo, de respuestas inmediatas ante stress, peligro, huida, lucha...

    Luego estaría el cerebro de los mamíferos evolucionado sobre el primero, donde el sistema límbico ejerce un poder muy fuerte respecto al comportamiento grupal, ya que se trata del que "computa" las emociones...

    Y por último, la parte del cerebro más evolucionada, la más externa y ya dentro del Género Sapiens, correspondería a la capa neuronal más compleja, la del neocórtex, que se ocupa del raciocinio y la naturaleza intelectual de los pensamientos.

    Vale, hasta aquí llegamos. Veo que el Machine Learning y el Deep Learning, evolucionando las capas de neuronas "conceptrónicas" y los "cribados" de la información, de los datos en sí mismos, desde los inputs iniciales hasta las salidas, parece que van por buen camino, pero creo que le falta "algo"... No estoy seguro pero, ¿tal vez se podrían integrar 3 "tipos" (o subtipos mejor) de Deep Learning, enlazados de alguna manera? Y digo de ello para tratar de emular por separado en principio, pero integralmente en las respuestas, el funcionamiento más o menos real de un cerebro con neuronas biológicas (ya no entro en los diferentes tipos de neuronas, porque no quiero liar el planteamiento inicial de esta duda).

    Vale que en un momento puntual el cerebro reptiliano en los seres Humanos, y mamíferos en general, tomaría el control sin darnos tiempo a pensar, bajo una situación de peligro (por ejemplo, esto sería útil tenerlo en cuenta para el entrenamiento de "bots" en bugas de conducción autónoma frente a diferentes situaciones reales, como posibles atropellos, salidas de vía, pérdida de agarre del vehículo, y demás). Y también, podría tenerse en cuenta en situaciones más "relajadas" la evaluación de temas morales, por ejemplo, pues entraría en cuestiones de sentimientos el cerebro de los mamíferos (caso de protección a las crías, los cariños especiales hacia algo o alguien, Etc. Y me remito a situaciones en las que diera tiempo por capacidad de procesamiento del ordenador de a bordo, el tomar una decisión entre un atropello de un animal, o un atropello de un anciano, por ejemplo. Echad un ojo a esta web, y jugad, ya veréis qué cosica da... http://moralmachine.mit.edu/hl/es).

    Y ya para disquisiciones de "alto nivel", por decirlo de alguna manera, pues la emulación del comportamiento bajo control del neocórtex, es decir, cuando el bot reflexiona y se "come la cabeza" con determinadas situaciones, "recuerdos", y demás, vamos, el entrenamiento intensivo con las bases de datos con que se cuente (supongo que irían por ahí los tiros...).

    ¿Cómo lo veis? ¿Es mucho desvarío para empezar el año, o a alguien ya se le había pasado por la chaveta antes que a mí? Creo que nos queda mucho currele por delante, pero creo que va a ser muy divertido... Al menos tal como creo ahora mismo (mientras no empiecen los "bots psicópatas" a escapársenos de las manos... o del teclado... A saber).

    Bueno, pues enhorabuena por el proyecto LUCA y muy Feliz 2019 a toda la Comunidad.

    ¡A darle caña, pues!

    Abrazos

    Alf.

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  3. Hola de nuevo Alf,
    efectivamente, nos queda mucho trabajo por delante. Y no, nos nos parece un desvarío, sino que nos encanta ver la inspiración, el entusiasmo (¡y los conocimientos de Biología/Fisiología del cerebro!) reflejados en tu reflexión.

    Es cierto que las redes neuronales, en un principio, se inspiraron en el funcionamiento de las neuronas. Por eso tienen una estructura de “capas”, cada una de las cuales está compuesta de muchas y sencillas “unidades de procesamiento” individuales (o nodos), con conexiones a otros nodos situados en las capas anterior y posterior. Los datos, cantidades masivas de ellos, van pasando de una a otra capa. Sin embaro, nuestro cerebro es tan complejo (hablamos de 100 mil millones de neuronas y 1,000 trillones de conexiones sinápticas) y está basado en mecanismos de bioquímica molecular tan sofisticados, que su emulación está más allá de los límites de nuestra tecnología actual.

    De hecho, aunque hace ya casi un año se publicó un whitepaper sobre un algoritmo diseñado para simular esos 1.000 trillones de conexiones sinápticas posibles entre las neuronas de nuestro cerebro, hoy día no existe ninguna computadora capaz de ejecutarlo.

    (Puedes encontrarlo en este enlace :

    https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2018.00002/full)

    Por otra parte, los neurocientíficos consideran que las neuronas reales no funcionan como los nodos de las redes neuronales. No llegan a un resultado “sumando” inputs ponderados, ni se activan o codifican información de la misma forma.

    Te dejo otro enlace que explica esto un poco mejor:
    https://www.analyticsindiamag.com/neural-networks-not-work-like-human-brains-lets-debunk-myth/

    La cuestión, imagino, está en decidir si lo que queremos es realmente computadoras que emulen el funcionamiento de nuestro cerebro, o generar interfaces “computadora-cerebro”, o mecanismos que resuelvan problemas de forma eficiente, y nos hagan la vida más fácil. Sin embargo, a pesar de la importancia de ser prácticos en esta vida, para avanzar, para crear, hay que soñar, hay que mirar lo que hay más allá de los límites de hoy, muchos de los cuales dejarán de existir mañana, y ¿por qué no? También “divagar” de vez en cuando.

    ¡A seguir aprendiendo en 2019!

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