24 sept. 2017

A Few Useful Things to Know about Machine Learning (by Pedro Domingos)


NOTA PRELIMINAR
Esta nota es un resumen del texto publicado en 2012 por Pedro Domingos bajo el título “A Few Useful Things to Know about Machine Learning” y subido en este LINK. Este resumen no representa lo expuesto en el texto original, es una interpretación. Para otros trabajos del autor, ver este LINK. En este resumen se usan las palabras “feature” y “variables” como sinónimos, y las sigla ML hace referencia al término “machine learning”.


RESUMEN
Desarrollar aplicaciones de machine learning exitosas requiere una gran cantidad de técnicas diversas que podríamos llamar “magia negra”, y que son difíciles de encontrar en libros de texto. Este artículo resume algunas técnicas recolectadas de investigadores y practicantes, los cuales han aprendido en el camino de su labor. Existen muchos tipos de sistemas de ML, y en este artículo se usará el de mayor madurez al momento: clasificacion.


1. Intro
Cuando se desarrolla una aplicación de ML, mucho del conocimiento necesario no está disponible, por esto la mayoría de los proyectos tardan más de lo necesario o terminan con un resultado inferior al esperado.

11 jul. 2017

Rules of Machine Learning






NOTA PRELIMINAR

Este apunte es un resumen del documento “Rules of Machine Learning” (Mejores practicas en aprendizaje automático) publicado por Martin Zinkevich en este link. Este resumen no representa lo expuesto en el texto original, es una interpretación. Un video del autor exponiendo mismo tema en la conferencia NIPS-2016 puede verse en este link. Para más referencias sobre el autor Martín Zinkevick, puede verse este link. En este resumen se usan las palabras “feature” y “variables” como sinónimos, y las sigla ML hace referencia al término “machine learning”.

OVERVIEW

En muchos proyectos de machine learning, la mayor  ganancia proviene de la definición de variables y no de algoritmos complejos. En general es importante considerar lo siguiente:

  1. Asegurar que el sistema en el que se incluye una solución de machine learning es claro y consistente desde el inicio hasta el final
  2. Utilizar conceptos de sentido común y evitar complejidad en primera version
  3. Agrega complejidad únicamente cuando ya no existan mayor ganancia de conceptos de sentido común.
  4. Revisa constantemente que el punto 1 se mantenga.


5 mar. 2017

TensorFlow - Charla por Martin Abadi

La siguiente nota es sobre algunas ideas expuestas en la charla impartida por Martin Abadi sobre TensorFlow en la Universidad de Buenos Aires (UBA) el 11 noviembre 2016 (detalle publicado AQUI)Esta nota no expresa lo expuesto en la charla. Para detalles, ver video de misma charla impartida en japon y publicada AQUI



DEEP LEARNING
La base del deep learning son redes neuronales, que están inspiradas vagamente en el cerebro. Estas redes son construidas por una simple función "entrenambles" que tienen como base teorías matemáticas del siglo XVII, es decir, las derivadas.


Una red neuronal moderna, o deep learning se veria así:














18 dic. 2016

El Gen Egoista

El siguiente texto corresponde a fragmentos del libro "El gen egoísta" de Richard Dawkins. Los fragmentos son textuales del libro, los subtitulos no. La versión corresponde a la primera edición inglesa con titulo original "the selfish gene" publicada en 1976, y la traducción corresponde a Juana Robles Suarez publicada por la editora Salvat en 1985. 






CAPITULO 1
POR QUE EXISTE LA GENTE?

Antes de 1859 esta pregunta no se podía responder desde un punto de vista científico, hasta ese momento la creación divina era la explicación más aceptada. En 1859 Charles Darwin publicó "El origen de las especies" donde describe numerosos ejemplo que explican la Teoría de la Evolución, la cual responde a la pregunta de por qué existe la gente.

La teoría de la evolución está tan sujeta a dudas como la teoría de que la tierra gira alrededor del sol, pero a pesar de esto las filosofías y las ciencias de "humanidades" siguen enseñándose como si Darwin nunca hubiese existido. Pero no hay duda en esto: la gente existe debido al proceso de evolución.

Gangsters de Chicago
Si se nos dijese que un hombre ha vivido una larga y prospera vida en el mundo de los gansters de Chicago, estaríamos en nuestro derecho para formular algunas conjeturas sobre el tipo de cualidades de este hombre: dureza, rapidez con el gatillo, habilidad para hacer amigos leales. Estas inferencias se hacen porque se conoce el medio en que este hombre ha sobrevivido y prosperado.


26 nov. 2016

El Cerebro Accidental escrito por David Linden



Estas notas provienen de un capitulo del libro El Cerebro Accidental de David Linden. La propuesta que hace el autor es la siguiente: El cerebro es el resultado de muchas "partes" unidas una sobre la otra en el proceso de evolución. Los siguientes fragmentos del libro exponen un ejemplo de que este proceso dio como resultado un cerebro con errores.


No puedo hacerme cosquillas a mí mismo
Es de todos sabidos que uno no pude hacerse cosquillas a sí mismo.  Cuando los investigadores del university collage de Londres, colocaron las cabezas de los sujetos que participaban en su experimentos dentro de una maquina capaz de obtener imágenes de actividad cerebral, y les hicieron cosquilla, descubrieron que aparecía una fuerte activación en la región cerebral que intervienen en la sensación del tacto, la llamada corteza somato sensorial, y en cambio ninguna activación significativa en el cerebelo. Cuando se les pidió a los participantes en aquel mismo experimento que trataran de hacerse cosquillas en la misma parte del cuerpo donde antes se les habían hecho, se vio que en el cerebelo había un punto de activación y una actividad reducida en la corteza somato sensorial. La interpretación de este experimento es que las ordenes de activar los movimientos de las manos cuando los sujetos se hacían cosquillas a sí mismos formaba una predicción de la sensación esperada y enviaba señales de esta predicción a fin de inhibir la corteza somato sensorial, la cual casi no se activaba y quedaba por debajo del umbral necesario para sentir una sensación similar a las cosquillas. 

Charla Data Mining UBA-Sep2016

Estas notas son de la charla que asistí en la UBA sobre Data Mining el 22 septiembre de 2016. Son apuntes que hice sobre las ponencias que hicieron y otras ideas del momento. Esta nota no refleja lo que se expuso en la charla. Para detalle de las charlas, ver este link: