Critica Hacia La Ponencia Sobre "The Impact Of AI in the software Industry" octubre 27, 2023 Ponencia "the impact of AI in the software industry" Me pareció algo muy interesante, para nadie es un secreto que la IA está causando un gran impacto en la industria; sin embargo, me fuera gustado más que el ponente hubiese explicado más a detalle sobre esta aprovechando el espacio, me gustaría entrar un poco más en profundidad sobre uno de los diversos temas que se tocó en la ponencia ya que este me llamo mucho la atención, se trata de la interpretación de un autocodificador. Empezare explicando que es, cual es su objetivo y algunos puntos claves: Que es Un autocodificador es un tipo de red neuronal que se utiliza en el campo de aprendizaje automático y la inteligencia artificial para el procesamiento y la representación de datos. Objetivo Aprender una representación comprimida de los datos de entrada, de manera que pueda reconstruir esos datos de manera eficiente. Puntos claves Tengo 5 puntos claves y estos son: 1. Codificación y Decodificación. 2. Reducción de Dimensionalidad. 3. Extracción de Características. 4. Anomalía y Reconstrucción de Datos. 5. Entrenamiento No Supervisado. Codificación y Decodificación Un autocodificador consta de dos partes: un codificador y un decodificador. El codificador toma los datos de entrada y los mapea a una representación más compacta, llamada código o representación latente. El decodificador, por otro lado, toma ese código y lo reconstruye de manera que se asemeje lo más posible a los datos de entrada originales. Reducción de Dimensionalidad Una de las aplicaciones más comunes de los autocodificadores es la reducción de dimensionalidad. Esto significa que pueden utilizarse para comprimir datos complejos en una forma más simple, conservando la información esencial Extracción de Características Los autocodificadores también pueden utilizarse para la extracción de características. A medida que el codificador aprende a representar los datos de manera eficiente, puede capturar características importantes y relevantes de los datos de entrada. Anomalía y Reconstrucción de Datos. Los autocodificadores pueden ser utilizados para detectar anomalías en los datos. Si la reconstrucción de los datos es deficiente para un punto en particular, podría indicar que es una anomalía o un valor atípico. Entrenamiento No Supervisado Los autocodificadores se entrenan típicamente de manera no supervisada, lo que significa que no requieren etiquetas o información externa. Aprenden automáticamente las representaciones de datos que minimizan la diferencia entre los datos de entrada y la reconstrucción. Me hubiera gustado mucho mas que el ponente fuera entrado a profundidad con este tema otra cosa que me hubiera gustado mucho era que nos hubiera mostrado como trabaja esta, como funciona con exactitud .
Ponencia "the impact of AI in the software industry" Me pareció algo muy interesante, para nadie es un secreto que la IA está causando un gran impacto en la industria; sin embargo, me fuera gustado más que el ponente hubiese explicado más a detalle sobre esta aprovechando el espacio, me gustaría entrar un poco más en profundidad sobre uno de los diversos temas que se tocó en la ponencia ya que este me llamo mucho la atención, se trata de la interpretación de un autocodificador. Empezare explicando que es, cual es su objetivo y algunos puntos claves: Que es Un autocodificador es un tipo de red neuronal que se utiliza en el campo de aprendizaje automático y la inteligencia artificial para el procesamiento y la representación de datos. Objetivo Aprender una representación comprimida de los datos de entrada, de manera que pueda reconstruir esos datos de manera eficiente. Puntos claves Tengo 5 puntos claves y estos son: 1. Codificación y Decodificación. 2. Reducción de Dimension...