Se ha denunciado esta presentación.

Aprendiendo de ejemplos presentes en la vida real a partir de algoritmos

6.806 visualizaciones

Publicado el

Como el Machine Learning está cambiando la formación y el aprendizaje. 10 pautas para la supervivencia de los departamentos de formación en las organizaciones.

Jesús Martinez Marin, Responsable de Formació Directiva i Nous Programes Centre d’Estudis Jurídics i Formació Especialitzada Departament de Justícia de la Generalitat de Catalunya

Publicado en: Educación
  • Sé el primero en comentar

Aprendiendo de ejemplos presentes en la vida real a partir de algoritmos

  1. 1. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning Aprendiendo de ejemplos presentes en la vida real a partir de algoritmos Jesús Martínez Marín Cargo 2 y 3 de marzo 2017
  2. 2. @AEFOL #Expoelearning
  3. 3. @AEFOL #Expoelearning
  4. 4. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning Nuevo aprendizaje
  5. 5. @AEFOL #Expoelearning El elearning en la encrucijada: automatización o empoderamiento (Tony Bates) »La pregunta clave que afrontamos es si el aprendizaje en línea debe proponerse como objetivo sustituir a los profesores e instructores por medio de la automatización, o si la tecnología se debe utilizar para empoderar no solo a los maestros sino también los estudiantes. Por supuesto, la respuesta siempre será una mezcla de ambas cosas, pero conseguir el equilibrio adecuado es una cuestión crítica
  6. 6. @AEFOL #Expoelearning »Antes, yo solía pensar en los informáticos como colegas y amigos en lo que respecta a diseñar e impartir aprendizaje en línea. Ahora los estoy viendo cada vez más, al menos a algunos de ellos, como el enemigo. Esto tiene que ver sobre todo con la arrogancia de Silicon Valley, que cree que los informáticos pueden resolver cualquier problema sin saber nada acerca del problema en sí.
  7. 7. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning La práctica de Machine Learning en la Empresa Emilio Osorio García Chief Technology Officer Predictive Technologies minoru@predictivecorp.com Dr. Manuel Reyez Gomez Chief Data Scientist Predictive Technologies manuel@predictivecorp.com
  8. 8. @AEFOL #Expoelearning ¿Qué es lo que se puede automatizar? Todo lo que sigue este patrón. ⋄Reunir datos. ⋄Analizar los datos. ⋄Interpretar los resultados. ⋄Determinar un curso de acción recomendado. ⋄Implementar el curso de acción. ⋄Médicos ⋄Asesores financieros ⋄Consultores de negocios ⋄Etc.,etc…
  9. 9. @AEFOL #Expoelearning »Aprendizaje Supervisado. »Aprendizaje No Supervisado. ⋄Regresión. ⋄Clasificación. ⋄Agrupamiento (“Clustering”). ⋄Recomendación. »Aprendizaje profundo (“Deep Learning”). Diferentes tipos de algoritmos
  10. 10. @AEFOL #Expoelearning
  11. 11. @AEFOL #Expoelearning En la vida real…
  12. 12. @AEFOL #Expoelearning
  13. 13. @AEFOL #Expoelearning Este algoritmo tuvo un porcentaje de acierto del 75% a la hora de identificar los acusados que mentían en una serie de juicios, un guarismo nada despreciable si tenemos en cuenta que los seres humanos detectaron tan solo al 59,5%, llegando los mejores interrogadores a un 65%,
  14. 14. @AEFOL #Expoelearning Población Penitenciara Mundial
  15. 15. @AEFOL #Expoelearning
  16. 16. @AEFOL #Expoelearning
  17. 17. @AEFOL #Expoelearning High Risk Low Risk
  18. 18. @AEFOL #Expoelearning
  19. 19. @AEFOL #Expoelearning
  20. 20. @AEFOL #Expoelearning
  21. 21. @AEFOL #Expoelearning 5 25 50
  22. 22. @AEFOL #Expoelearning
  23. 23. @AEFOL #Expoelearning
  24. 24. @AEFOL #Expoelearning El periodo de maduración de las 8 tecnologías más disruptivas según Foro Económico Mundial Davos 2017 Dos a cinco años
  25. 25. @AEFOL #Expoelearning
  26. 26. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning26 https://www.youtube.com/watch?v=XcEqVIpb3IQ
  27. 27. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning https://www.youtube.com/watch?v=5FFRoYhTJQQ Usuario: Siri, llámame una ambulancia. Siri: De acuerdo, a partir de ahora te llamaré “una ambulancia”.
  28. 28. @AEFOL #Expoelearning
  29. 29. @AEFOL #Expoelearning
  30. 30. @AEFOL #Expoelearning La nueva plataforma de IBM: Watson Data, pone el aprendizaje de máquinas al alcance de todos.
  31. 31. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning https://www.ibm.com/watson/products.html Comercio Educación Servicios financieros Salud Internet de las cosas Marketing Cadena de suministros Talento Trabajo
  32. 32. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning La práctica de Machine Learning en la Empresa Emilio Osorio García Chief Technology Officer Predictive Technologies minoru@predictivecorp.com Dr. Manuel Reyez Gomez Chief Data Scientist Predictive Technologies manuel@predictivecorp.com
  33. 33. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning33
  34. 34. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning34
  35. 35. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning
  36. 36. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning36
  37. 37. @AEFOL #Expoelearning
  38. 38. @AEFOL #Expoelearning IA en sistemas operativos. Siri
  39. 39. @AEFOL #Expoelearning
  40. 40. @AEFOL #Expoelearning
  41. 41. @AEFOL #Expoelearning
  42. 42. @AEFOL #Expoelearning
  43. 43. @AEFOL #Expoelearning Pioneros del machine learning, el ingeniero de IBM Arthur Samuel
  44. 44. @AEFOL #Expoelearning
  45. 45. @AEFOL #Expoelearning
  46. 46. @AEFOL #Expoelearning
  47. 47. @AEFOL #Expoelearning
  48. 48. @AEFOL #Expoelearning
  49. 49. @AEFOL #Expoelearning Heliograf, el software de inteligencia artificial del Post. »En noviembre de 2016, Heliograf creó más de 500 artículos, que supusieron más de 500.000 clics .
  50. 50. @AEFOL #Expoelearning
  51. 51. @AEFOL #Expoelearning Contenido a la medida El contenido poco a poco será realizado a la medida de cada compañía / individuo. El contenido escrito por algoritmos alcanzará el 90% del trabajo periodístico para el 2030. La forma en cómo las noticias inciden en cada empresa / persona son totalmente diferentes.
  52. 52. @AEFOL #Expoelearning52 Face RecognitionTraining examples of a person Test images AT&T Laboratories, Cambridge UK http://www.uk.research.att.com/facedatabase.html
  53. 53. @AEFOL #Expoelearning »Entro al auditorio, tengo limitaciones visuales »Mi celular (o un dispositivo hecho con un Raspberry Pi o similar) me informa en audio sintetizado: “Un amigo tuyo está acá” »“También hay 10 personas que son sus amigos” Aplicación: un sistema de apoyo visual
  54. 54. @AEFOL #Expoelearning Hay retos en todos lados
  55. 55. @AEFOL #Expoelearning
  56. 56. @AEFOL #Expoelearning
  57. 57. @AEFOL #Expoelearning
  58. 58. @AEFOL #Expoelearning
  59. 59. @AEFOL #Expoelearning IMPLICACIONES
  60. 60. @AEFOL #Expoelearning
  61. 61. @AEFOL #Expoelearning ACCIÓN
  62. 62. @AEFOL #Expoelearning
  63. 63. @AEFOL #Expoelearning
  64. 64. @AEFOL #Expoelearning
  65. 65. @AEFOL #Expoelearning
  66. 66. @AEFOL #Expoelearning
  67. 67. @AEFOL #Expoelearning
  68. 68. @AEFOL #Expoelearning
  69. 69. @AEFOL #Expoelearning
  70. 70. @AEFOL #Expoelearning
  71. 71. @AEFOL #Expoelearning Cultura de datos
  72. 72. @AEFOL #Expoelearning Cultura de datos »Disciplina
  73. 73. @AEFOL #Expoelearning
  74. 74. @AEFOL #Expoelearning
  75. 75. @AEFOL #Expoelearning Inteligencia Institucional.
  76. 76. @AEFOL #Expoelearning Transformación de los LMSs
  77. 77. @AEFOL #Expoelearning EL PRÓXIMO PASO: RECOMENDARNOS ALGO ANTES INCLUSO DE QUE SEPAMOS QUE LO NECESITAMOS
  78. 78. @AEFOL #Expoelearning Aprendizajes adaptativos y personalizados
  79. 79. @AEFOL #Expoelearning
  80. 80. @AEFOL #Expoelearning
  81. 81. @AEFOL #Expoelearning
  82. 82. @AEFOL #Expoelearning
  83. 83. @AEFOL #Expoelearning
  84. 84. @AEFOL #Expoelearning Los Bots
  85. 85. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning Sistemas diseñados para simular la conversación humana de manera autónoma. Chatbots
  86. 86. @AEFOL #Expoelearning
  87. 87. @AEFOL #Expoelearning
  88. 88. @AEFOL #Expoelearning
  89. 89. @AEFOL #Expoelearning
  90. 90. @AEFOL #Expoelearning Chatbots para el Aprendizaje
  91. 91. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning ¿Cómo podría cualquiera de estos chatbots ser útil en e-learning? »Mobile Coach: coaching y seguimiento »Inscripción. »Simulaciones . »Respuestas a las preguntas del alumno. »Preparación para el examen »Evaluación . »Etc...
  92. 92. @AEFOL #Expoelearning DUOLINGO
  93. 93. @AEFOL #Expoelearning
  94. 94. @AEFOL #Expoelearning Preguntas y Respuestas Emilio Osorio García Chief Technology Officer Predictive Technologies minoru@predictivecorp.com Dr. Manuel Reyez Gomez Chief Data Scientist Predictive Technologies manuel@predictivecorp.com Lo que nos espera…
  95. 95. @AEFOL #Expoelearning Hacia los gemelos digitales
  96. 96. @AEFOL #Expoelearning
  97. 97. @AEFOL #Expoelearning Los ingenieros preguntan a una turbina de avión qué está funcionando mal y cómo pueden arreglarla.
  98. 98. @AEFOL #Expoelearning
  99. 99. @AEFOL #Expoelearning
  100. 100. @AEFOL #Expoelearning
  101. 101. @AEFOL #Expoelearning
  102. 102. @AEFOL #Expoelearning
  103. 103. @AEFOL #Expoelearning La colaboración por defecto
  104. 104. @AEFOL #Expoelearning
  105. 105. @AEFOL #Expoelearning
  106. 106. @AEFOL #Expoelearning Neil Harbisson
  107. 107. @AEFOL #Expoelearning@AEFOL #Expoelearning Gracias! Jesús Martínez jmm@gencat.cat @jesusmartinez trabajocolaborativoenred.wordpress.com

×