Los problemas que comúnmente se resuelven con técnicas de aprendizaje de máquina se pueden categorizar en problemas de regresión y problemas de clasificación. En este episodio se explican ambos tipos de problemas.

Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:

https://youtu.be/iEqdtiW_UdY

El aprendizaje de máquina (o machine learning) se puede categorizar en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado. En este video se explica cómo aprenden las técnicas de aprendizaje de máquina tanto de forma Supervisada como NO Supervisada (usando un contexto de emoticones).

Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:

https://youtu.be/OmeoSewA2D0

Los términos "inteligencia artificial" y "aprendizaje de máquina" comúnmente se utilizan indistintamente, sin embargo, estos términos no son enteramente sinónimos. En este episodio se explican definiciones provistas por grandes investigadores y se ejemplifican los conceptos utilizando el contexto de un videojuego de carreras.

Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:

https://youtu.be/KOVBu-jn3dQ

Este episodio presenta los avances más recientes en la creación de imágenes realistas a partir de texto en lenguaje natural.

Si deseas apoyar a Código Máquina, visita nuestra tienda en: https://www.facebook.com/C0d1g0Maqu1na/shop/

Referencias utilizadas dentro de este episodio:

Ramesh, A., Dhariwal, P., Nichol, A., Chu, C., & Chen, M. (2022). Hierarchical text-conditional image generation with clip latents. arXiv preprint arXiv:2204.06125.

https://openai.com/dall-e-2/

https://imagen.research.google/

Este episodio presenta una conversación privada entre mi persona y el modelo text-davinci-002 de la serie GPT-3 de OpenAI, el cual como ella misma se define es una red neuronal grande que está entrenada con muchos datos y que cuando se le da una tarea, ella intenta encontrar la mejor manera de realizarla.

Episodio sobre aplicaciones de la inteligencia artificial dentro de la psicología y psiquiatría.

Referencias utilizadas dentro de este episodio: Craig, T. K., Rus-Calafell, M., Ward, T., Leff, J. P., Huckvale, M., Howarth, E., ... & Garety, P. A. (2018). AVATAR therapy for auditory verbal hallucinations in people with psychosis: a single-blind, randomised controlled trial. The Lancet Psychiatry, 5(1), 31-40. Dosovitsky, G., Pineda, B. S., Jacobson, N. C., Chang, C., & Bunge, E. L. (2020). Artificial intelligence chatbot for depression: descriptive study of usage. JMIR Formative Research, 4(11), e17065. Fakhoury, M. (2019). Artificial intelligence in psychiatry. In Frontiers in Psychiatry (pp. 119-125). Springer, Singapore. Pauw, L., Sauter, D., van Kleef, G., Lucas, G., Gratch, J., & Fischer, A. (2022). The Avatar Will See You Now: Support from a Virtual Human Provides Socio-Emotional Benefits. #Podcast #InteligenciaArtificial #MachineLearning #Ciencia #Tecnología #AprendizajeDeMaquina #AprendizajeAutomatico

Este episodio comenta aplicaciones de la inteligencia artificial (en particular de aprendizaje de máquina) dentro de la música.

Referencias utilizadas dentro de este episodio:

Rodgers, W., Yeung, F., Odindo, C., & Degbey, W. Y. (2021). Artificial intelligence-driven music biometrics influencing customers’ retail buying behavior. Journal of Business Research, 126, 401-414.

Sturm, B. L., Ben-Tal, O., Monaghan, Ú., Collins, N., Herremans, D., Chew, E., ... & Pachet, F. (2019). Machine learning research that matters for music creation: A case study. Journal of New Music Research, 48(1), 36-55.

Garg, A., Chaturvedi, V., Kaur, A. B., Varshney, V., & Parashar, A. (2022). Machine learning model for mapping of music mood and human emotion based on physiological signals. Multimedia Tools and Applications, 1-41.

Folk-rnn is a project funded by the UK Arts and Humanities Research Council, grant no. AH/R004706/1: "Engaging three user communities with applications and outcomes of computational music creativity". The generated tunes and the patterns of use that generated them may be used for research purposes, such as this grant. The original folk-rnn project page, where the algorithm and models were developed, is here: https://github.com/IraKorshunova/folk-rnn. It links to several compositions created by folk-rnn that have been performed live, analysed and so on.

#Podcast #InteligenciaArtificial #MachineLearning #Ciencia #Tecnología #AprendizajeDeMaquina #AprendizajeAutomatico