Bitácora de mi propio aprendizaje – Segunda Entrega
En los últimos 7 años de camino, me he dedicado a desarrollar habilidades para formar en lo que más me apasiona hacer: aportar conocimiento a las personas que trabajan en el contexto de la ingeniería de software con el fin de generar conciencia y sensibilidad alrededor de la calidad del software.
Me desvela buscar diversas maneras para realizar transferencia de conocimiento, teniendo en cuenta que cada persona aprende de manera distinta. En ese sentido, he generado un gusto por escribir pequeños cuentos sobre cosas sencillas, como una manera de matizar los términos técnicos y a veces aburridos que normalmente debemos usar en nuestro el mundo.
En una primera entrega, compartí sobre mi propio plan de autoestudio para pasar de una mentalidad tradicional lineal hacia una mentalidad exponencial. (Lo puedes encontrar en Navegando la Era Digital: Aprendizaje Continuo para un Crecimiento Exponencial). En esa entrega, expuse mi objetivo principal:
«Construir mi plan de autoestudio para lograr entender y luego aplicar la IA en mi contexto de negocio. La meta es lograr en 6 meses tener conocimiento y prácticas de la IA para completar el plan de formación de un tester manual a un tester asistido por la IA.»
Actualmente, estoy en la fase de “cacharrear” con la herramienta, es decir hacer una práctica activa de lo aprendido. Y en esa búsqueda de explicación sobre la mejor manera para entender la diferencia entre MACHINE LEARNING y DEEP LEARNING, se me ocurrió potenciar mi aprendizaje, pidiéndole a GEMINI que me contara un cuento, como si fuera una niña de 10 años, a través del cual pudiera entender la diferencia y relación entre estos dos conceptos.
El resultado no solo me pareció fantástico, sino la respuesta a una pregunta con la cual comencé este programa de autoestudio: Analizar cómo el tema/tecnología/técnica me permite ser mejor en lo que hago. ¿Qué problema o necesidad me permitiría resolver?
Quiero compartirles el cuento final que logré con GEMINI
Antes les hago la siguiente pregunta: ¿No te parece que la IA puede asistirnos en la manera cómo podemos potenciar la transferencia de conocimiento? Eso sí, siempre y cuando le hagamos las preguntas correctas (prompting) e igualmente cuestionando sus respuestas.
Te invito que lo leas todo el cuento de manera completa. De principio a fin y solo luego puedes darme tus comentarios.
Patricia (prompt): quiero entender la diferencia entre MACHINE y DEEP Learning, pero quiero que me lo expliques a través de un cuento como si le estuvieras explicando a una niña de 10 años.
En el reino de Data, donde los algoritmos eran los habitantes y los datos su principal tesoro, existían dos escuelas de aprendizaje: Machine Learning y Deep Learning. Ambas buscaban el mismo objetivo: comprender los secretos del mundo y utilizarlo para resolver problemas.
Machine Learning, la escuela más antigua, era como un grupo de artesanos experimentados. Utilizaban herramientas tradicionales, como reglas y árboles de decisión, para analizar los datos y hacer predicciones. Eran hábiles en su oficio, pero tenían sus limitaciones. Deep Learning, la escuela más joven, era como un grupo de innovadores audaces. Inspirados por la estructura del cerebro humano, crearon redes neuronales artificiales, complejas estructuras computacionales que podían aprender patrones intrincados en los datos. Eran ambiciosos y poderosos, pero aún estaban en desarrollo.
Un día, surgió un gran desafío: predecir el clima en el reino de Data. Las estaciones eran impredecibles y las cosechas estaban en riesgo. Las dos escuelas se unieron para resolver el problema.
Machine Learning comenzó analizando datos históricos del clima, buscando patrones en la temperatura, la presión atmosférica y la humedad. Utilizaron sus herramientas tradicionales para crear modelos que pudieran predecir el clima futuro. Deep Learning, por otro lado, tomó un enfoque diferente. Entrenaron redes neuronales artificiales con vastas cantidades de datos climáticos, incluyendo imágenes de satélite, radares y estaciones meteorológicas. Las redes neuronales, como cerebros artificiales, aprendieron a identificar patrones complejos en los datos que los algoritmos tradicionales no podían ver.
Al final, ambas escuelas presentaron sus predicciones al rey. Los modelos de Machine Learning eran confiables, pero algo imprecisos. Las predicciones de Deep Learning, aunque más complejas y computacionalmente costosas, eran sorprendentemente precisas.
El rey, impresionado por el poder de Deep Learning, recompensó a ambas escuelas y les otorgó la tarea de continuar explorando el potencial de la inteligencia artificial para el bien del reino. Machine Learning y Deep Learning continuaron trabajando juntos, cada uno aportando sus propias fortalezas. Machine Learning era rápido, eficiente y fácil de interpretar, mientras que Deep Learning era poderoso, flexible y capaz de abordar problemas complejos.
Juntos, transformaron el reino de Data, resolviendo problemas que antes se consideraban imposibles y mejorando la vida de todos sus habitantes. La historia de Machine Learning y Deep Learning nos enseña que la colaboración y la diversidad son claves para el progreso. Al combinar diferentes enfoques y perspectivas, podemos lograr grandes cosas y crear un futuro mejor.
Patricia (prompt): ¿pero DEEP Learning no es parte del MACHINE Learning?
Tienes toda la razón. Debí haber explicado la relación con mayor precisión. Deep learning es en realidad un subconjunto de machine learning. Te cuento una mejor versión del cuento para aclararlo:
En el reino de Data, gobernado por sabios algoritmos, existía una prestigiosa academia llamada Machine Learning. Dentro de sus muros, se enseñaban diversas técnicas para que los algoritmos aprendieran de los datos.
Perceptronio, un algoritmo entusiasta, se inscribió en la academia. Allí aprendió técnicas como los árboles de decisión y la regresión lineal, que le permitían analizar y clasificar información. Se graduó con honores, listo para enfrentar cualquier desafío.
Sin embargo, en la academia también existía un laboratorio secreto dirigido por el profesor Neuronio. Allí se estudiaba un enfoque revolucionario: el Deep Learning. Inspirado en el cerebro humano, el Deep Learning utilizaba redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender de grandes cantidades de datos e identificar patrones complejos.
Perceptronio, curioso por este nuevo campo, decidió unirse al laboratorio del profesor Neuronio. Allí descubrió un mundo completamente nuevo. Las redes neuronales artificiales eran como cerebros artificiales que podían aprender sin necesidad de reglas explícitas. Perceptronio se entrenó en redes convolucionales para reconocer imágenes y en redes recurrentes para analizar secuencias de datos.
Un día, el reino se enfrentó a un gran problema: predecir el clima de manera más precisa. Perceptronio, con sus conocimientos combinados de Machine Learning y Deep Learning, propuso una solución innovadora. Utilizó técnicas tradicionales para preprocesar los datos y luego entrenó una red neuronal profunda con información de satélites, radares y estaciones meteorológicas.
Los resultados fueron asombrosos. La red neuronal, gracias a su profundo aprendizaje, pudo identificar patrones sutiles en los datos que los métodos tradicionales no podían captar. Las predicciones del clima se volvieron mucho más precisas, salvando cosechas y mejorando la vida de los habitantes del reino.
La historia de Perceptronio demostró el poder del Machine Learning y su subconjunto, el Deep Learning. Mientras que el Machine Learning ofrece un conjunto de herramientas versátiles para diversas tareas, el Deep Learning permite abordar problemas complejos que requieren un análisis profundo de grandes cantidades de información.
Juntos, estos enfoques son fundamentales para el avance de la inteligencia artificial y la resolución de desafíos cada vez más grandes.
¿No te parece que la IA puede asistirnos en la manera cómo podemos potenciar la transferencia de conocimiento? Eso sí, siempre y cuando le hagamos las preguntas correctas (prompting) e igualmente seamos cuidaddosos revisando todas sus respuestas.
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