Por @Alvy — 6 de Agosto de 2019

Este instructivo y sucinto vídeo de Google Developers explica cómo se utiliza la visualización espacios de múltiples dimensiones en las técnicas de aprendizaje automático que se utilizan en artificial.

La explicación tiene una parte teórica y algunos ejemplos; la teórica es simplemente descriptiva y con los ejemplos es muy fácil de entender: al pensar en las características de cualquier elemento podemos distinguir diversas variables (por ejemplo, en un persona: la edad, lugar de nacimiento, color del pelo, etcétera). Si se trata cada uno de ellos como una dimensión –en ocasiones se usan 200 o más– los que son similares y comparten algunas de esas características van quedando agrupados. En realidad son sólo números y más números, pero con unos cálculos sencillos se pueden calcular las distancias y agrupamientos.

Por ejemplo cuando la gente escribe números o letras los caracteres equivalentes suelen ser más o menos parecidos y en una matriz de píxeles muchos coincidirán; alguno quedará descolgado pero serán los menos, el resto quedarán claramente agrupados y parecerán una «A» o un «6» o lo que corresponda. Tal y como muestra el vídeo a un algoritmo se le puede alimentar con millones de textos y aprenderá por sí mismo que hay «conceptos» similares, como por ejemplo los nombres propios de personas, los de los números, las palabras musicales relacionadas con el término «piano» y otros por estilos. Todo a partir de números analizados en múltiples dimensiones.

Breve e instructivo.

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