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Lectura Recomendada: «Machine learning para humanos» de Vishal Maini

8 de agosto de 2019


Reseña escrita por Pablo Barcelo, Director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC En un tema en que abundan los libros sobre predicciones futuristas, los que son ciertamente muy entretenidos pero no necesariamente entregan conceptos ni herramientas, optaría por una lectura que mezcle los aspectos filosóficos de la Inteligencia Artificial (IA) con la posibilidad de adentrarse […]

Reseña escrita por Pablo Barcelo, Director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC
En un tema en que abundan los libros sobre predicciones futuristas, los que son ciertamente muy entretenidos pero no necesariamente entregan conceptos ni herramientas, optaría por una lectura que mezcle los aspectos filosóficos de la Inteligencia Artificial (IA) con la posibilidad de adentrarse en sus fundamentos técnicos. Un área en particular que está dando mucho de que hablar es el machine learning, un campo de estudio de la IA centrado en sistemas dedicados a volver la toma de decisiones más eficiente sin necesidad de tener que programarlos para hacer eso.
Para este área específica, Vishal Maini de DeepMind creó «Machine Learning for Humans» (Machine Learning para humanos), un compilado comprehensivo que busca desmitificar los aspectos más desconocidos de este campo, mostrando como este no es nada mas que una combinación de técnicas basadas en optimización y estadística (las que vienen siendo desarrolladas desde la década de los 60), puestas a trabajar en conjunto con el poder computacional paralelo provisto por hardware moderno. El libro, descargable de manera gratuita en formato e-book, provee muchos ejemplos, casos de uso, y ejercicios de programación y es -en palabras del autor- también «para personas no-técnicas que desean hacer uso de conceptos técnicos».