El documento describe diferentes conceptos relacionados con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, incluyendo definiciones de aprendizaje automático, sistemas de aprendizaje, métodos para aprender, y discusiones sobre problemas intratables, heurísticas, inferencia, y la diferencia entre aprendizaje automático y estadística. También presenta ejemplos de cómo resolver problemas mediante la búsqueda en un grafo y discute el uso de soluciones aproximadas.

1. Buenos Aires, marzo de 2016
Eduardo Poggi
www.wsj.com/articles/when-machines-think-and-feel-1458311760/

2. Aprendizaje Automático
 ¿Máquinas que aprenden?
 Sistemas de aprendizaje
 Métodos para aprender

3. AA: ¿AI?

4. 4AA: ¿AI / ML?
 Computer Science
 Artificial Intelligence
 Planning
 Natural Language
 Robotics
 K Representation
 …
 Machine Learning
 “Knowledge” Discovery
 Clusters
 Rules
 Concepts
 Patterns
 …

5. AA: ¿AI / ML?

6. AA: ¿AI / ML?

7. AA: ¿AI / ML?

8. 8AA: ¿AI / ML?
 Marvin Minsky (1927-2016):
 Las personas poseen procesos que
les permiten resolver problemas
complejos, al conjunto de estos
procesos que desconocemos
denominamos inteligencia.
Definición en cambio permanente =
“Regiones inexploradas de África”.

9. 9AA: ¿AI / ML?
 Galileo Galilei (1564-1642):
 Todas las verdades son fáciles
de comprender una vez
descubiertas. El asunto es
descubrirlas.

10. 10AA: ¿AI / ML?
 Entonces: ¿cómo hacen las máquinas para …
 descubrir conceptos?
 resolver problemas matemáticos difíciles?
 reconocer de que tema trata un paper?
 conducir un auto?
 jugar al ajedrez o al go como un maestro?
 predecir un contrabando o un delito?
 entender gestos?
 recomendar un libro adecuado a un lector?
 detectar comportamiento anormales?
 …

11. 11AA: ¿AI / ML?
 Hay problemas en Informática que se pueden “definir”
concretamente y son simples de convertir en un
algoritmo:
 Ordenar alfabéticamente una lista, calcular el balance de una
cuenta.
 Hay otros que son simples de “entender” pero muy
difíciles de “definir” y convertir en algoritmo:
 Detectar una sonrisa en una cara, disntiguir entre un gato y un
perro, interpretar un gesto hecho con un lápiz como una letra.
 El Aprendizaje Automatizado introduce métodos que
pueden resolver esas tareas “aprendiendo” la solución a
partir de ejemplos de como se realiza la misma:

12. 12AA: Resolver problemas como búsqueda en un grafo

13. AA: Resolver problemas como búsqueda en un grafo
 Generar hipótesis inicial
 Generar el espacio de hipótesis posibles
 Recorrer el grafo
 Evaluar hipótesis
 Seleccionar mejor hipótesis
 Proponer hipótesis
¿Si se sabe resolver un problema, siempre
se puede encontrar una solución?

14. AA: Resolver problemas como búsqueda en un grafo
 Desafortunadamente, recorrer un grafo y encontrar la
solución óptima es un problema intratable.
 Es preciso buscar soluciones no óptimas pero tratables:
 Subdividir el problema.
 Usar algoritmos aproximativos.
 Usar heurísticas.
 …

15. AA: Resolver problemas como búsqueda en un grafo
 ¿Problema intratable?
 Cualquier algoritmo cuya función de complejidad temporal no
pueda ser acotada a un polinomio O(p(n)), se denomina
algoritmo de tiempo exponencial.
 La mayoría de los algoritmos de tiempo exponencial son simples
variaciones de una búsqueda exhaustiva, mientras que los
algoritmos de tiempo polinomial, usualmente se obtienen
mediante un análisis más profundo de la estructura del problema.
 En la teoría de la complejidad computacional, existe el consenso
de que un problema no está "bien resuelto" hasta que se conozca
un algoritmo de tiempo polinomial que lo resuelva.
 Por tanto, nos referiremos a un problema como intratable, si es
tan difícil que no existe algoritmo de tiempo polinomial capaz de
resolverlo.

16. AA: Resolver problemas como búsqueda en un grafo

17. AA: Resolver problemas como búsqueda en un grafo
 ¿Heurística?
 Como metodología científica, la heurística es aplicable a cualquier
ciencia e incluye la utilización de: medios auxiliares, principios,
reglas, estrategias o algoritmos que faciliten la búsqueda de vías
de solución a problemas.
 “Sobre un punto de vista heurístico concerniente a la producción
y transformación de la luz”, Albert Einstein, 1905

18. AA: Resolver problemas como búsqueda en un grafo
 Generar hipótesis iniciales
 Hasta condición de terminación
 Extraer hipótesis
 Extraer reglas de transformación válidas
 Evaluar reglas prometedoras y filtrar
 Aplicar reglas para generar nuevas hipótesis
 Evaluar hipótesis prometedoras y filtrar
 Ordenar lista de hipótesis
 Proponer hipótesis

19. AA: Soluciones aproximadas

20. AA: Inferencia
 Inferir:
 establecer una relación entre razones y conclusión.
 Tres formas básicas:
 Deducción
 Inducción
 Abducción

21. AA: ML vs Statistics
 Machine Learning is …
 an algorithm that can learn from data without relying on rules-
based programming.
 Statistical Modelling is …
 formalization of relationships between variables in the form of
mathematical equations.

22. AA: ML vs Statistics

23. 23AA: ¿DM?
www.mmds.org
23
Machine
Learning
Statistics
Data Mining
Database
systems

24. 24
 Given lots of data
 Discover patterns and models that are:
 Valid: hold on new data with some certainty
 Useful: should be possible to act on the item
 Unexpected: non-obvious to the system
 Understandable: humans should be able to
interpret the pattern
J. Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman: Mining of Massive Datasets, http://www.mmds.org 24
AA: What is DM?

25. 25AA: DM tasks
 Descriptive methods
 Find human-interpretable patterns that
describe the data
 Example: Clustering
 Predictive methods
 Use some variables to predict unknown
or future values of other variables
 Example: Recommender systems
25

26. 26AA: Analytics answers
26

27. 27AA: ¿DS?
www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/28/a-very-short-history-of-data-science/

28. 28AA: Experiencia y Memoria

29. 29AA: Experiencia

30. 30Sistema de aprendizaje: estructura
Experience
(E)
Computer +
Learning
Algorithm
Class of Task
(T)
Performance
(P)
“Se dice que un programa aprende si mejora su
performance en una cierta tarea al incorporar
experiencia”

31. 31Sistema de aprendizaje: componentes
 Para definir un sistema de
aprendizaje debemos establecer:
 La experiencia.
 El conocimiento a aprender.
 El modelo de aprendizaje.
 La medida de performance.
 El modelo de monitoreo.

32. 32Sistema de aprendizaje: componentes
Ejemplos
Evidencia
Experiencia

33. 33Sistema de aprendizaje: componentes
 IF Grupo=juguetes AND Procedencia=py THEN
Fiscalizacion=fraude marcario
 (juguetes;*;*;*;*;*;py;*;*;*;fraude marcario)

34. 34Sistema de aprendizaje: ejemplo
 Aprendizaje supervisado:
 A partir de un conjunto de ejemplos clasificados obtener una
función que permita predecir casos no vistos.
 Si X es el espacio de ejemplos posibles
 e Y es el espacio de clases posibles:
 aprender F: X  Y
 Por ejemplo:
 Aprendiendo a jugar al ajedrez:
 X: espacio de configuraciones de tableros.
 Y: espacio de movida válidas.
 Conduciendo:
 X: espacio de contextos posibles.
 Y: espacio de acciones de manejo.

35. 35Sistema de aprendizaje: ejemplo
 Ejemplo: decidir si un paciente que entra a la guardia de
un hospital debe ser atendido por urgencia cardíaca.
 X1 : temperatura corporal
 X2 : presión sanguínea
 X3 : tipo de sangre
 X4 : edad
 X5 : peso
 Encontrar una función lineal:
 Obtener wi i=1..n / f(X) = w1 x1 + w2 x2 + … + wn xn
 dado un nuevo caso X = < x1, x2, …, xn >
 If f(X) > T
 Con problema cardíaco
 Sin problema cardíaco.

36. 36Sistema de aprendizaje: tipos
 Clasificación:
 Dado un objeto (conjunto de características medidas de alguna forma) asignarle
una (o varias) etiqueta de un conjunto finito.
 Predecir la relación euro-dolar de mañana.
 Predecir niveles de stock/ventas a futuro.
 Regresión:
 Dado un objeto asignarle un número real.
 Predecir la relación euro-dolar de mañana.
 Predecir niveles de stock/ventas a futuro.
 Búsqueda y ranking
 Dado un objeto, asignarle y ordenar las respuestas más probables dentro de una
base de datos.
 Buscadores en Internet
 Sistemas de recomendación
 Detección de novedades:
 Detectar "outliers", objetos que son diferentes a los demás.
 Alarmas de comportamiento en compras con tarjeta.
 Detección de fallas en equipos críticos.
 Clustering
 Detectar grupos de objetos que tienen características similares.
 Segmentación de consumidores/clientes a partir de sus patrones de compra/búsqueda.
Marketing "dirigido".

37. 37Sistema de aprendizaje: tipos
 Clasificación
 Descripción:
 Explicitar las características (descriptivas y/o discriminantes) que
caracterizan un conjunto de casos.
 Predicción:
 Explicitar la “clase” más probable para un caso.
 Prescripción:
 Explicar y/o justificar una predicción.

38. Métodos para aprender
 Método básico:
 Identificar el problema y conseguir conocimiento experto.
 Conseguir muchos datos.
 Limpiarlos.
 Elegir un modelo adecuado.
 Entrenar el modelo con el conjunto de entrenamiento.
 Evaluar el modelo con el conjunto de validación.
 Estimar error.
 Proponer hipótesis.

39.  Deductivos
 Memorización
 Inductivos
 Clasificación
 Clustering
 Teorización
 Híbridos
 EBL – Explanation base learning
 SML – Similarity base learning
 CBL – Case base learning
Métodos para aprender: diferentes modelos

40. Métodos para aprender
Preparar
datos
Resampling Modelizar Ensamblar Validar
Obtener
Limpiar
Completar
Seleccionar
Partir por
instancias
y/o
atributos
Generar
modelos y
cambiar
parámetros
Generar
ensambles y
cambiar
parámetros
Validar,
validar,
…,
validar.
Modelo
validado

41. Métodos para aprender
 Método real:
 Identificar el problema y conseguir conocimiento experto.
 Conseguir muchos datos.
 Limpiarlos.
 Seleccionar o no datos.
 Elegir varios métodos adecuados.
 Entrenar muchos modelos con diferentes parámetros con varios
subconjuntos de entrenamiento, evaluarlos con el conjunto de
validación.
 Ensamblar varios métodos con varios modelos de ensambles y
validarlos con el conjunto de validación.
 Estimar error.
 Proponer hipótesis.

42. Métodos para aprender: selección de variables
 Muchos problemas actuales tienen cientos o miles de
variables medidas (sobre pocos ejemplos)
 Modelar esos problemas “directamente” suele ser
subóptimo.
 Para mejorar la performance de los métodos de
aprendizaje:
 Algunos métodos trabajan mucho mejor con menos variables.
 Aunque los métodos modernos de ML suelen ser muy resistentes al
problema de la dimensionalidad.
 En ciertos casos muchas variables no son informativas del
problema (ruido o redundancias).
 Al eliminarlas reducimos el riesgo de sobreajuste.

43. Métodos para aprender: selección de variables
 Para descubrir:
 Cuáles son las variables más importantes en un problema.
 Cuáles variables están correlacionadas, co-reguladas, o son
dependientes y cuáles no.
 La selección de variables no es más una técnica de pre-
procesado, actualmente es una herramienta para
descubrir información de un problema.

44. Métodos para aprender: selección de variables
 Univariados: consideran una variable a la vez.
 Multivariados: consideran subconjuntos de variables al
mismo tiempo.
 Filtros: Ordenan las variables con criterios de importancia
independientes del predictor.
 Wrappers: Usan el predictor final para evaluar la utilidad
de las variables.

45. Métodos para aprender: selección de variables
 Metodología:
 Usar el train para elegir las variables.
 Usar validación independiente para determinar la cantidad de
variables a retener.
 Hacer una selección final con train+test.
 Estimar el error con el test set.

46. 46Métodos para aprender: Medidas de Performance
 Efectividad = Qr / Qp
 Eficacia = Efectividad * Tp / Tr
 Eficiencia = Eficacia * Rp / Rr
 Q = Cantidad de unidades (incluye calidad).
 T = Tiempo
 R = Recursos
 p = previsto
 r = real

47. Métodos para aprender: Cross Validation

48. Métodos para aprender: Cross Validation

49. Métodos para aprender: Matriz de confusión

50. Sistema de aprendizaje: validación

51. 51Sistema de aprendizaje: esfuerzo

52. 52¿Y ahora?
Classic data
processing
Machine Learning
(+ Statistics)
DM
Simulates a deductive
reasoning (= applies an
existing model)
Simulates an inductive
reasoning (= invents a
model)
Simulates an inductive
reasoning ("even more
inductive")
validation according to
precision
validation according to
precision
validation according to utility
and comprehensibility
Results as universal as
possible
Results as universal as
possible
Results relative to particular
cases
elegance = conciseness elegance = conciseness
elegance = adequacy to the
user's model
Tends to reject AI
Either tends to reject AI
(Statistics) or claims
belonging to AI (ML)
Naturally integrates AI, DB,
Stat., and MMI.

53. ¿Y ahora?

54. ¿Y ahora?
¿Hago muchas cuentas
o genero y pruebo?

55. ¿Y ahora?
 Intelligence amplification (IA)
 Aka: cognitive augmentation, machine augmented intelligence
 Se refiere al uso efectivo de la tecnología de la información para
aumentar las inteligencia humana.
 La idea no es nueva, fue propuesta inicialmente en los 50-60 por los
pioneros de la computación y la “cibernética”.
 William Ross Ashby - Intelligence Amplification
 Ashby, W.R. (1956): “An Introduction to Cybernetics”. Chapman and Hall, London, UK, 1956. Reprinted,
Methuen and Company, London, UK, 1964. (PDF)
 J.C.R. Licklider - Man-Computer Symbiosis
 Licklider, J.C.R. (1960): "Man-Computer Symbiosis", IRE Transactions on Human Factors in Electronics, vol.
HFE-1, 4-11, Mar 1960. (Eprint)
 Douglas Engelbart - Augmenting Human Intellect
 Engelbart, D.C. (1962): “Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework”, Summary Report AFOSR-
3233, Stanford Research Institute, Menlo Park, CA, October 1962.
“Instead of trying to make a better
robot, try to make a better man.”
Shimon Peres

56. ¿Y ahora?
es.wikipedia.org/wiki/Richard_Hamming

57. 57¿Y ahora?
 Should I care about Machine Learning at all?
 Machine learning is becoming increasingly popular and has
become a cornerstone in many industrial applications.
 Machine learning provides algorithms for data mining, where the
goal is to extract useful pieces of information (i.e., patterns) from
large databases.
 The computer industry is heading towards systems that will be
able to adapt and heal themselves automatically.
 The electronic game industry is now focusing on games where
characters adapt and learn through time.

58. 58¿Y ahora?
 Los científicos construyen
explicaciones contando
historias que son
comprobadas
minuciosamente para
verificar si describen la
vida real.
 Peter Medawar, 1915-87

59. 59¿Y ahora?
 La mayor parte del trabajo científico cotidiano no
es la búsqueda de hechos … sino la de hipótesis.
Un experimento bien diseñado dará lugar a dos
tipos de resultados experimentales: los que
encajan con la hipótesis o los que son
inconsistentes.
 Si los resultados encajan, entonces, se piensa
que se va por el buen camino y deberá plantear
hipótesis y pruebas más rigurosas todavía.
 Peter Medawar, 1915-87

60. 60¿Y ahora?
 … No importa cuantas manzanas caen hacia
abajo en lugar de hacia arriba … no se puede
decir que se ha probado que sea cierta la
hipótesis que encarna la teoría de gravitacional
de newton. Cualquier hipótesis es susceptible de
ser sustituida por otra distinta.
 Peter Medawar, 1915-87

61. ¿Y ahora?
Lo disuadieron dos consideraciones: la conciencia de que la
tarea era interminable, la conciencia de que era inútil. Pensó que
en la hora de la muerte no habría acabado aún de clasificar todos
los recuerdos de la niñez.
Funes el memorioso, Artilugios, JLB, 1944.

62. eduardopoggi@yahoo.com.ar
eduardo-poggi
http://ar.linkedin.com/in/eduardoapoggi
https://www.facebook.com/eduardo.poggi
@eduardoapoggi

63. Biblio
 North, Matthew (2012): Data Mining for the Masses