prompter: Puedes indicarme que cosas aprender para desarrollar machine learning?

assistant: Existen diferentes rutas a considerar para aprender a desarrollar machine learning, sin embargo, los programadores tienen de base dos herramientas principales para comenzar a desarrollar sus inteligencias artificiales, estas dos son Python y Google Colab.

Al aprender Python correctamente, ya serías capaz de poder utilizar Google Colab, por lo que no habrá diferencia entre uno y otro. Sin embargo, para comenzar a desarrollar en Python, lo mejor es utilizar un IDE (Entorno de Desarrollo Integrado). Algunos IDEs recomendados para programar son Visual Studio Code, Jetbrains Fleet, Jetbrains Pycharm, entre otros.

Una vez tengas un IDE de los mencionados, o alguno otro que soporte Python, puedes comenzar a aprender este lenguaje de programación desde el inicio, procurando aprender la sintaxis, que puedes hacer y que no, aprender a importar librerías, y en general comenzar a desarrollar proyectos personales que te preparen para un proyecto real.

Después, deberás aprender POO (Programación Orientada a Objetos) en Python, la cual te ayudará a comenzar a utilizar librerías como Pandas, muy utilizada en el campo de Inteligencia Artificial. Otro paso importante será aprender a integrar y usar Pandas, Numpy u otras librerías en tu proyecto.

Una vez aprendas estos conceptos, ¡Podrás comenzar a aprender a desarrollar Inteligencias Artificiales con aprendizajes supervisados, no supervisados, redes neuronales y más!

prompter: Muchas gracias, ¿y después de aprender la POO cómo continuo aprendiendo? Dame algunos ejemplos de inteligencias artificiales fáciles de recrear para comprobar mis conocimientos y revisar mis avances.

assistant: Después de aprender POO, puedes continuar tu camino en el aprendizaje de la inteligencia artificial de la siguiente manera:

Aprende sobre los algoritmos de aprendizaje automático: Hay muchos algoritmos diferentes de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, clustering, y aprendizaje profundo. Aprende sobre cada uno de ellos y cómo se aplican en diferentes situaciones.

Profundiza en el aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo es una subárea en crecimiento dentro de la IA y es esencial para la creación de sistemas de IA avanzados. Aprende sobre las redes neuronales, la inferencia y la backpropagation.

Practica con proyectos: La mejor manera de consolidar tus conocimientos y mejorar tus habilidades en IA es a través de la realización de proyectos. Puedes comenzar con proyectos simples como clasificación de imágenes o detección de spam, y luego avanzar a proyectos más complejos como la generación de texto o la traducción automática.

Aquí hay algunos proyectos fáciles de recrear para comprobar tus conocimientos y revisar tus avances:

Clasificación de imágenes: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda clasificar imágenes en diferentes categorías, como animales, paisajes, etc.

Análisis de sentimientos: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda analizar la polaridad de los comentarios de Twitter o de otros medios sociales.

Detección de spam: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda identificar correos electrónicos no deseados (spam) en una bandeja de entrada.

Predicción de precios de acciones: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda predecir los precios futuros de las acciones utilizando datos históricos.

Estos son solo algunos ejemplos de proyectos simples que puedes recrear para comprobar tus conocimientos y avances en IA. Hay muchas otras ideas y oportunidades para seguir aprendiendo y desarrollando tus habilidades en IA.

assistant: Después de aprender POO deberás entender e interiorizar los conceptos relacionados con el machine learning como el numero de capas, las capas ocultas, función de activación, set de datos de entrenamiento, set de datos de validación, épocas, tamaño del batch, precisión, etc.. Y ver como se configuran con las librerías de Python que quieras utilizar.
 
Inteligencias artificiales fáciles de recrear puede ser:

1. Clasificación de imágenes perro o gato: Puedes entrenar un modelo de clasificación de imágenes utilizando un conjunto de datos de imágenes de perros o gatos etiquetadas y una biblioteca como TensorFlow o Keras.

2. Análisis de sentimiento: Puedes crear un modelo de análisis de sentimiento que asigne una puntuación positiva, negativa o neutral a una frase o comentario de texto.

3. Traducción de lenguaje: Puedes crear un modelo de traducción de lenguaje utilizando un conjunto de datos de pares de frases en diferentes idiomas

Estos son solo algunos ejemplos, y existen muchos otros problemas que se pueden resolver con inteligencia artificial. La elección del problema depende de tus intereses y conocimientos previos, así como de la complejidad que deseas abordar.

assistant: No cuento con respuesta a lo preguntado. Lo siento

assistant: Para desarrollar habilidades en Machine Learning, aquí hay algunas cosas que debes aprender:

    Matemáticas: Teoría de probabilidad, matemáticas lineales, cálculo y optimización.

    Programación: Python es un lenguaje muy popular para el desarrollo de Machine Learning, pero también es posible hacerlo con R, Java, C ++, etc.

    Algoritmos de aprendizaje automático: Conocer los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión lineal, el análisis de componentes principales (PCA), el k-means, el árbol de decisión, entre otros.

    Frameworks y bibliotecas: Hay muchas bibliotecas de Machine Learning disponibles, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc., que pueden ser útiles para la implementación de modelos.

    Visualización de datos: Ser capaz de visualizar y analizar tus datos es importante para comprender mejor los patrones y tendencias.

    Procesamiento de datos: Aprender cómo preparar y limpiar los datos es esencial para el desarrollo de un modelo efectivo.

    Regulación: Aprender sobre las diferentes técnicas de regulación, como la regularización L1 y L2, para prevenir el sobreentrenamiento y mejorar la generalización.

    Aprendizaje profundo: Aprender sobre las redes neuronales profundas y cómo se utilizan para resolver problemas complejos.

    Evaluación de modelos: Conocer diferentes métricas para evaluar la efectividad de tus modelos, como la precisión, la sensibilidad, el puntaje F1, etc.

    Aplicaciones prácticas: Practicar resolviendo problemas reales y trabajar en proyectos prácticos es una forma efectiva de mejorar tus habilidades y profundizar en el conocimiento de Machine Learning.

prompter: ¿Que fuentes me recomiendas para aprender Algoritmos de aprendizaje automáticos?

assistant: Claro que si, que bueno que quieras aprender sobre ese mundillo ;)

Bueno primero debes aprender un lenguaje de programación como python. una vez ya tengas los fundamentos de python debes aprender a usar un framework de machine learning como pytorch o tensorflow. te recomiendo iniciar con keras para que comiences a aprender sobre los conceptos básicos. 

Seria bueno que aprendieses un poco sobre que es una regresión lineal y las derivadas. Te recomiendo ver videos en youtube sobre redes neuronales artificiales. Existen varios canales sobre el tema como : Dot CSV, Codificando Bits, SensioCoders, 3Blue1Brown Español.

También necesitaras aprender sobre pandas y numpy, en machine learning es importante antes de entrenar un modelo preparar los datos para que le sea más fácil a tu modelo aprender. por eso es importante que aprendas de pandas y numpy.

prompter: Explícame que es un framework de Machine Learning