#47 Lo que he dicho es todo de primer día de redes neuronales. ¿O cómo te crees que funciona? Porque si no lo siguiente es magia, y entonces es cuando empiezo a comprender a todos estos fanboys de la IA suponiéndole propiedades casi humanas.
#76 Eres uno de esos pesados que se responde a si mismo, ¿verdad?. La respuesta correcta es "No voy a comprar Fast Food conspiranoico, pero está más que leída"
#70 Hay una cosa que se llama criterio, que se forma leyendo libros buenos, de gente con la cabeza en su sitio. Luego ya no te gusta el fast food de iluminados. Y sí, se la lee fácilmente en su blog, La Petite Claudine y demás cátedras.
#4 Siguiendo todo el hilo, los espectadores aún estamos esperando que rectifiques este comentario que va de un sobrado que espanta, aunque luego tienes los santos cojones de quejarte precisamente de eso.
#16 "Primero, las redes neuronales son algoritmos, te pongas como te pongas."
¿He negado yo la mayor? hablamos de dos cosas distintas, me temo. Tú de la arquitectura, yo de la red entrenada o camino de ser entrenada para corregir un problema o sesgo en los resultados. Modificar los pesos, no las relaciones.
He dicho: depura una red neuronal de una neurona. Como algoritmo que es, podrás. Ahora, depura una complicada, con varias capas y muchas neuronas por capa. Agárrate los machos. ¿Tiene sentido siquiera intentarlo? ¿qué pretendes conseguir? ¿vas a ver un desequilibrio en alguno de los pesos? ¿alguna de las interconexiones te sobra? ¿cómo coño depuras una red neuronal? ¿tiene sentido siquiera intentarlo?.
En resumen: una red neuronal se comporta como una puta caja negra. NO se puede depurar porque es IMPRACTICABLE. Y el que te confundes eres tú. La teoría es muy bonita, pero la práctica es la que dicta, y lo que dicta es que lo que tú dices es modificar la arquitectura, no cambiar la red neuronal una vez entrenada. Así que no, no se comporta como un algoritmo (donde puedes cambiarlo y ver y prever los resultados, incluso sobre la marcha si el lenguaje de programación de turno es dinámico e interpretado), tú realizas el proceso de entrenamiento de nuevo completo.
"Con esto te puede valer o hacerte una idea de como trabaja la red y poder cambiar la arquitectura."
Tenemos conocimientos generales de qué hace mejores unas arquitecturas de redes de otras, cuales se adaptan mejor a ciertas cosas que otras. Pero que me digas que por la cara puedes coger una red neuronal y mejorar su arquitectura así al vuelo sin un análisis exahustivo es una afirmación cuanto menos muy valiente. Y eso no es depurar, no es corregir un problema para un caso que te ha salido, es modelar un sistema completo que se adapte mejor a unos requisitos dados. Seguramente lo haces todos los días...
"Aparte, esta frase "pero la complejidad es tal que ni vas a ver los errores, ni vas a saber cómo corregirlos una vez los encuentres" vuelve a carecer de sentido en el contexto de una red neuronal. La red o hace lo que quieres o no lo hace, no por eso es un error"
Me das la razón sin darte cuenta. Aquí la única forma de mejorar una red neuronal es cambiarla y volver a entrenar todo de nuevo. No puedes modificar algo entrenado sobre la marcha, no puedes depurarlo, sólo puedes hacer cambios a la arquitectura y comprobar si es mejor o peor que la anterior.
" Simplemente o te faltan datos, o entrenas de forma que no toca u otra de las mil cosas posibles, pero no es un error entendido como error de programación."
Ahora resulta que NO es como un algoritmo ¿eh? quién lo iba a decir...
#8 A ver, un elegir entre A o B es depurable, una red neuronal de una única neurona es depurable, etc.
Un árbol de decisión complejo, una red neuronal multicapa de cientos de neuronas, etc. NO son depurables. Los huamnos no tenemos capacidad de proceso para esas complejidades o si prefieres verlo así, es nada práctico siquiera ponerse a intentarlo. Sabemos cómo funcionan, si, podemos hacer una traza si queremos, pero la complejidad es tal que ni vas a ver los errores, ni vas a saber cómo corregirlos una vez los encuentres. Son cosas no lineales, con múltiples interdependencias, escalan muy mal... ¿dices que es como un algoritmo, cuando se comportan como sistemas complejos, como putas cajas negras? suerte con eso, chaval.
Un algoritmo es una receta. Basta seguir los pasos y ver cuándo falla más pronto o más tarde. Es lineal, no tiene dependencias, encuentras el punto exacto donde las cosas van mal y sabes por qué de manera lógica y directa.
#8 Efecticamente, ya hay métodos que permiten una explicabilidad del modelo que no dependen del algoritmo que se ha usado y que funcionan igual de bien con redes neuronales que con árboles de decisión, como son los valores SHAP.
#5 Es que si a un algoritmo sólo le muestras una parte de la realidad, sólo será capaz de intentar predecir esa realidad. Los algoritmos basados en aprendizaje por refuerzo precisamente buscan que el sesgo no venga dado por los datos, aunque puede venir por cómo has generado el entorno donde aprende y las acciones que puede llevar a cabo. Pero sí, es complicado no introducir sesgos de forma no consciente.
#2 A ver, la IA puede hacer eso que dices y lo hace (en radiografías, tomografías y otros métodos de toma de imágenes o muestras). Del mismo modo que se hace con muchos otros algoritmos de clasificación, cada uno tiene fortalezas y debilidades. Lo que yo digo es que tampoco se puede confiar a ciegas en una IA, que se puede usar para detectar cosas, pero luego hay que analizarlas y estudiarlas convenientemente.
El blockchain igualmente es otra herramienta que tiene sus usos y es perfectamente válida para ellos.
#3 El problema es el del que tiene un martillo y todo lo que ve alrededor son clavos. Ni la IA ni el blockchain son la mejor herramienta para todo como nos quieren vender. Y tomárselo a cachondeo y ver las cosas superficialmente sólo sirve para negar los hechos y quedarse con una visión distorsionada de la realidad.
#4 Las IAs funcionan como una caja negra, no como un algoritmo. Sabes qué hace en general, pero no puedes describir y reproducir cada paso que da hasta llegar a una solución, no puedes modificarlos, no puedes depurarlos... así que no, no funciona como un algoritmo. A mi también me encanta la gente que va de expertos, con su palillo en la boca y no aporta ni siquiera un argumento para apoyar lo que dice de manera tajante y elocuente.
#4#1 no va del todo desencaminado. La IA es un algoritmo que se rige por unos datos y pesos definidos en el proceso de aprendizaje previo. Y sí... si los datos con la que la has entrenado son sesgados, los resultados pueden tener sesgos.
#11#22 El problema es en manos de quien esta. Si es de empresas, beneficiara a su amo y otros organismos podria beneficiarse desde ONG a los propios ciudadanos, pero han de organizarse.
Las IA son mas asequibles a los ciudadanos que otras tecnologias, como las industrias, pero las multis tambien estan mejor orgnaizadas.
#50 Yo también conozco una pareja muy cercana y es muy triste. Además se están poniendo en peligro al pertenecer a grupo de riesgo. Y no estoy hablando de analfabetos, todo lo contrario, gente culta y por otro lado generosa, que han decidido creer verdades alternativas, fuentes no oficiales y teorías diferentes.
#39#31#25#21#12#11 el Sol no calienta tanto, pero la falta de Sol enfría muy rápidamente todo. Y un descenso repentino de las temperaturas provocaría vientos ciclónicos que refrescarían más las superficies, añadid a eso los frecuentes impactos de los pedazos de cometas que caerían desde el anillo de escombros en órbita, que al ser de hielo ayudarían a apagar los incendios y a remojar la tierra con agua fresquita. Todo son ventajas.
#21 No dicen cómo eligieron esas imágenes, jeje.
Lo que sí me pareció interesante es el estudio de hasta cuánto se logra usando un subconjunto significativo de datos, especialmente para redes neuronales.
#34 Yo creo que precisamente en un sistema aislado es mas dificil controlar que dentro de ese sistema no se contagie todo el mundo. En mi casa, sistema aislado, es facil que se contagie mi mujer y mis hijos. El sistema aislado dificulta la entrada y salida del virus, pero una vez entra...contagia a todo el mundo en un muy breve espacio de tiempo.
Las primeras residencias cuando entró el virus...se contagiaron todos. Aún no existian PCRs, ni tests, ni modo de detectar a los asintomáticos (por ejemplo, cuidadores).
Un sistema aislado funciona como un Todo o Nada. Si entra el virus de contagian Todos, si no entra no se contagia nadie.
De ahí las grandes diferencias entre Residencias con 0 infectados o residencias con Todos infectados.
Con un virus como éste donde en 24 horas ha podido contagiar a todo el mundo, ni los tests de detección al ppio de la pandemi sirven para aislar rapidamente a los enfermos (y menos dentro de un sistema aislado).
A día de hoy contamos con mas medios, información, y protocolos. Aún así, si entra el coronavirus en una residencia, fijo que se contagian todos hasta que se logra detectar.
#52 elchacas 
