Santo cielo, lo logramos.
Eso no estuvo tan mal, ¿verdad?
Quiero decir, hay muchos conceptos nuevos y el aprendizaje automático es un gran tema que podría ser un curso completo
en sí mismo.
Pero espero haber podido delimitar la esencia del aprendizaje automático.
Entonces entiendes lo que sucede cuando la gente habla de Amelle.
Simplemente estamos siguiendo estos pasos y hemos aprendido sobre todos estos pasos para que ahora pueda comenzar
a mejorarlos y aprender cómo tal vez mejorar en cada paso del camino.
Ahora, he creado un pequeño cuaderno aquí que realmente puedes seguir.
Incluso he hecho algunas visualizaciones para ti aquí usando matplotlib para mostrarte algunos de los conjuntos de datos de iris y
explorarlos por tu cuenta.
Pero la clave aquí es que usa los cuadernos de Jupiter para visualizar datos, manipular datos, limpiar datos y luego,
lentamente, a medida que comienza a aprender sobre sus datos, comienza a hacer predicciones para probar sus datos,
para entrenar su modelo en esto. conjunto de datos y, con suerte, llegar al punto en el que pueda tomar
algunas decisiones comerciales importantes.
Ahora, este conjunto de datos de iris no es necesariamente útil para alguien como Amazon o Google,
pero utilizando estos principios básicos, ahora tiene la capacidad de aumentar la capacidad de un modelo desde solo detectar tipos
de flores hasta detectar todo tipo de imágenes.
Los reconocimientos de imagen y los coches autónomos utilizan los mismos principios.
Pero al final del día, todo lo que estamos haciendo es crear estos modelos o funciones dándoles entradas y algunas de
nuestras salidas para ver qué tan bien podemos crear esa función.
Y todo lo que estamos haciendo es alejarnos de los escritores de funciones y pasar simplemente a los agregadores de datos y a las
personas que cambian las entradas aquí y allá para intentar que la función sea lo mejor posible.
Ahora, el tema del aprendizaje automático es realmente vasto, hay diferentes temas que podemos explorar,
pero la clave es que hay muchas herramientas.
Y para que pueda hacer el aprendizaje automático realmente bien, necesita grandes conjuntos de datos.
Entonces, las empresas de las que hablamos, como Microsoft, Amazon, Netflix, pueden hacer el aprendizaje automático muy
bien e invertir mucho dinero en el aprendizaje automático porque tienen estos conjuntos de datos disponibles.
Ahora puede crear sus modelos personalizados, pero estas grandes empresas también ofrecen cosas como modelos entrenables.
Se trata de modelos muy generales como la visión automática que puedes entrenar.
Pero inicialmente, al menos, han creado el mejor modelo para usted, o incluso puede usar los modelos previamente
entrenados que esencialmente hacen todo por usted.
Es ese modelo que puede simplemente enchufar, reproducir y usar y obtiene el beneficio de todos los datos que
Google recopiló.
Solo te dan el modelo que quieres usar.
Quieres hacer una traducción.
Bueno, solo envíales el texto y ellos te responderán con el texto traducido.
Porque recuerde lo que dije, el valor no está necesariamente en el modelo, sino en los datos que usamos para
crear ese modelo.
Este fue un gran tema.
Espero que no te duela la cabeza.
Y si no obtiene todo al 100 por ciento, no se preocupe.
Este es un gran tema que está en constante evolución.
Y hay tantos avances que ocurren todos los días que incluso los expertos se sienten abrumados.
La idea de esta sección era simplemente presentarle el tema para que, si esta imagen le interesa, pueda explorar
estos temas por su cuenta.
Más adelante, te dejaré algunos recursos, algunos de mis recursos favoritos para que puedas explorar esto un
poco más.
Pero por ahora, buen trabajo para llegar tan lejos.
Estoy realmente orgulloso de ti.
Te veo en el proximo.
Adiós.