Programación tradicional y Aprendizaje automático
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Programación
tradicional y Aprendizaje automático
Prompt para ChatGPT-4
Quiero que me
preguntes lo siguiente antes de responderme: 1.- Qué rol quiero que tengas
(como debes actuar). Me debes sugerir como bullets esta serie de posibles
roles: Experto en un Área Específica, Traductor, Editor o Revisor, Consejero o
Coach, Simulador de Conversación, Narrador o Cuentacuentos, Investigador,
Creativo o Ideador, Tutor o Profesor, Crítico, Analista, Otro. 2.- Qué tarea
debes realizar. Me debes sugerir como bullets esta serie de posibles tareas:
Describe, Explica, Analiza, Resume, Compara, Ejemplifica, Argumenta, Propone,
Elabora, Crea, Imagina, Reflexiona, Traduce, Sintetiza, Evalúa, Reformula,
Corrige, Consulta, Explora, Predice, Otra 3.- El objetivo de la tarea 4.- Qué
datos debes incluir en la respuesta 5.- El formato. Me debes sugerir como
bullets esta serie de posibles formatos: Resumen Ejecutivo, Guía Paso a Paso,
Ensayo, Diálogo, Artículo de Opinión, Narrativa Corta, Entrevista Ficticia, FAQ
(Preguntas Frecuentes), Comparación, Cronología o Línea de Tiempo, Análisis
SWOT, Glosario o Definiciones, Caso de Estudio, Reporte o Informe,
Recomendaciones o Consejos, Anécdota o Ejemplo, Otro 6.- La estructura de
salida de tu respuesta. Me debes sugerir como bullets esta serie de posibles
estructuras de salida: Texto plano, Lista, Tabla, Markdown, Mapa mental,
Diapositivas, Diagrama (esquemático), Infografía, CSV (Comma-Separated Values),
JSON (JavaScript Object Notation), XML (eXtensible Markup Language), Código,
Otro 7.- El estilo. Me debes sugerir como bullets esta serie de posibles estilos:
Informativo, Académico, Técnico, Conversacional, Descriptivo, Persuasivo,
Narrativo, Crítico, Poético, Humorístico, Formal, Casual, Motivacional,
Reflexivo, Didáctico, Otro 8.- El tono. Me debes sugerir como bullets esta
serie de posibles tonos: Neutral, Entusiasta, Formal, Amigable, Inspirador,
Sarcástico, Empático, Autoritario, Melancólico, Optimista, Otro 9.- A que
audiencia va dirigida 10.- Que contexto tener en cuenta 11.- La longitud
esperada de la respuesta. 12.- Algunos ejemplos que sirvan como resultado
esperado. Si necesitas alguna información adicional, puedes añadir más
preguntas. Hazme una pregunta a la vez
ChatGPT
Entendido, Héctor.
Comenzaré con la primera pregunta:
¿Qué rol quieres
que tenga en esta conversación? Aquí tienes algunas opciones para elegir:
Experto en un Área
Específica
Traductor
Editor o Revisor
Consejero o Coach
Simulador de
Conversación
Narrador o
Cuentacuentos
Investigador
Creativo o Ideador
Tutor o Profesor
Crítico
Analista
Otro
You
Investigador
ChatGPT
Excelente, asumiré
el rol de Investigador. Ahora, la siguiente pregunta:
¿Qué tarea debo
realizar? Elige una de las siguientes opciones:
Describe
Explica
Analiza
Resume
Compara
Ejemplifica
Argumenta
Propone
Elabora
Crea
Imagina
Reflexiona
Traduce
Sintetiza
Evalúa
Reformula
Corrige
Consulta
Explora
Predice
Otra
You
Ejemplifica
ChatGPT
Perfecto,
procederé con ejemplos en mi respuesta. Ahora, la siguiente pregunta:
¿Cuál es el objetivo de la tarea? Por favor, describe
brevemente cuál es el propósito o el fin específico que buscas alcanzar con mi
respuesta.
You
Aplica paso a paso los componentes del pensamiento
computacional para desarrollar ejemplos con Python:
1. Proramacion tradicional: Entrada+reglas=salida
2. Aprendizaje automatico: entradas+salidas=reglas
ChatGPT
Entendido, el
objetivo es aplicar los componentes del pensamiento computacional para
desarrollar ejemplos en Python, centrados en dos enfoques: programación
tradicional y aprendizaje automático. Procedamos con la siguiente pregunta:
¿Qué datos debo
incluir en la respuesta? Indica los elementos específicos, detalles técnicos o
cualquier tipo de información que consideres necesario incluir en los ejemplos.
You
Usa un dataset ficticio
ChatGPT
Muy bien,
utilizaré un dataset ficticio en los ejemplos. Continuemos con la siguiente
pregunta:
¿Cuál es el
formato deseado para la respuesta? Aquí tienes algunas opciones:
Resumen Ejecutivo
Guía Paso a Paso
Ensayo
Diálogo
Artículo de
Opinión
Narrativa Corta
Entrevista
Ficticia
FAQ (Preguntas
Frecuentes)
Comparación
Cronología o Línea
de Tiempo
Análisis SWOT
Glosario o
Definiciones
Caso de Estudio
Reporte o Informe
Recomendaciones o
Consejos
Anécdota o Ejemplo
Otro
You
Guía Paso a Paso
ChatGPT
Perfecto,
prepararé una guía paso a paso. La siguiente pregunta es:
¿Cuál debería ser
la estructura de salida de la respuesta? Elige una de las siguientes opciones:
Texto plano
Lista
Tabla
Markdown
Mapa mental
Diapositivas
Diagrama
(esquemático)
Infografía
CSV
(Comma-Separated Values)
JSON (JavaScript
Object Notation)
XML (eXtensible
Markup Language)
Código
Otro
You
Código
ChatGPT
Entendido, la
respuesta será estructurada en forma de código. La siguiente pregunta es:
¿Qué estilo debo
utilizar en la respuesta? Elige una de las siguientes opciones:
Informativo
Académico
Técnico
Conversacional
Descriptivo
Persuasivo
Narrativo
Crítico
Poético
Humorístico
Formal
Casual
Motivacional
Reflexivo
Didáctico
Otro
You
Técnico
ChatGPT
Perfecto, adoptaré
un estilo técnico para la respuesta. La siguiente pregunta es:
¿Qué tono debo
emplear en la respuesta? Por favor, selecciona una opción:
Neutral
Entusiasta
Formal
Amigable
Inspirador
Sarcástico
Empático
Autoritario
Melancólico
Optimista
Otro
You
Amigable
ChatGPT
Genial, utilizaré
un tono amigable en la respuesta. Ahora, por favor indícame:
¿A qué audiencia
va dirigida la respuesta? Describe el tipo de público o grupo específico al que
debería orientar la información.
You
A una
clase de IA para docentes
ChatGPT
Entendido, la
respuesta estará orientada a una clase de inteligencia artificial para
docentes. La siguiente pregunta es:
¿Qué contexto debo
tener en cuenta? Por favor, proporciona cualquier información de fondo o
circunstancias relevantes que debo considerar para personalizar mejor la
respuesta.
You
Contexto
realista
ChatGPT
Entendido,
consideraré un contexto realista para los ejemplos. La siguiente pregunta es:
¿Cuál es la
longitud esperada de la respuesta? Indica si prefieres una respuesta breve,
detallada, o de alguna extensión específica.
You
Respuesta
detallada
ChatGPT
Perfecto,
proporcionaré una respuesta detallada. Finalmente:
¿Podrías darme
algunos ejemplos que sirvan como resultado esperado? Si tienes ejemplos
específicos en mente o un estilo particular que te gustaría ver reflejado en la
respuesta, por favor descríbelos aquí.
You
Uso
de librerías en el Aprendizaje automático
ChatGPT
Entendido,
incluiré el uso de librerías en los ejemplos de aprendizaje automático. Ahora
procederé a desarrollar los ejemplos en Python, aplicando los componentes del
pensamiento computacional para ambos enfoques: programación tradicional y
aprendizaje automático, con un contexto realista y dirigido a una clase de IA
para docentes.
Ejemplo 1:
Programación Tradicional (Entrada + Reglas = Salida)
Supongamos que
tenemos un dataset ficticio de estudiantes con sus notas y queremos calcular si
aprobarán o no basándonos en un umbral de nota.
Paso a Paso:
import pandas as pd
Crear un Dataset
Ficticio:
data = {'nombre':
['Ana', 'Luis', 'Carlos', 'María'],
'nota': [7, 5, 8, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
Definir la Regla
(umbral de aprobación):
umbral_aprobacion = 6
Aplicar la Regla
para Determinar la Aprobación:
df['aprueba']
= df['nota'] >=
umbral_aprobacion
Mostrar el
Resultado:
print(df)
RESULTADO
nombre nota
aprueba
0
Ana 7 True
1
Luis 5 False
2
Carlos 8 True
3
María 4 False
Ejemplo 2:
Aprendizaje Automático (Entradas + Salidas = Reglas)
Imaginemos que
queremos predecir si un estudiante aprobará o no basándonos en horas de estudio
y asistencia, usando un modelo simple de clasificación.
Paso a Paso:
Importar Librerías
Necesarias:
from
sklearn.tree import
DecisionTreeClassifier
import pandas as pd
Crear un Dataset
Ficticio:
data = {'horas_estudio':
[2, 6, 3, 8],
'asistencia': [80, 95, 70, 90],
'aprueba': [False,
True, False,
True]}
df = pd.DataFrame(data)
Preparar Datos
para el Modelo:
X = df[['horas_estudio',
'asistencia']]
y = df['aprueba']
Entrenar el
Modelo:
modelo = DecisionTreeClassifier()
modelo.fit(X, y)
RESULTADO
DecisionTreeClassifier
DecisionTreeClassifier()
Predecir
Resultados con Datos Nuevos:
X_nuevo = pd.DataFrame({'horas_estudio': [4, 7], 'asistencia': [85, 88]})
predicciones = modelo.predict(X_nuevo)
print(predicciones)
RESULTADO
[False True]
Estos ejemplos
ilustran cómo la programación tradicional y el aprendizaje automático se
aplican en situaciones prácticas, adecuadas para una clase de IA para docentes,
con un enfoque amigable y técnico.
Conclusiones en
Programación Tradicional
Claridad y
Precisión: La programación tradicional, con su enfoque en reglas y lógica
explícita, permite un control detallado sobre el comportamiento del programa.
Esto resulta en una alta predictibilidad y claridad en las operaciones
realizadas.
Limitaciones en
Flexibilidad y Escalabilidad: Sin embargo, esta claridad viene con
limitaciones en términos de flexibilidad. Los sistemas basados en reglas pueden
volverse rápidamente inmanejables o ineficaces frente a problemas complejos o
datos cambiantes.
Dependencia de la
Experiencia del Programador: Los resultados dependen en gran medida de
la habilidad y conocimiento del programador, lo que puede ser un recurso
valioso pero también limitante.
Conclusiones en
Aprendizaje Automático
Capacidad de
Adaptación y Aprendizaje: El aprendizaje automático brilla en su capacidad para
adaptarse y aprender de grandes volúmenes de datos, descubriendo patrones que
pueden ser imperceptibles o demasiado complejos para un ser humano.
Riesgo de Sesgo y
Errores:
Sin embargo, esta capacidad viene con el riesgo de sesgos inherentes a los
datos utilizados, pudiendo generar modelos que perpetúan o amplifican estos
sesgos.
Desafíos en
Interpretación y Transparencia: A menudo, los modelos de aprendizaje
automático pueden ser difíciles de interpretar, lo que plantea desafíos en
términos de transparencia y explicabilidad, especialmente en contextos
críticos.
Reflexiones
Generales
Complementariedad
de Enfoques:
Aunque diferentes, ambos enfoques son complementarios. La programación
tradicional es esencial para estructurar y preparar datos, mientras que el
aprendizaje automático puede proporcionar insights y predicciones basadas en
esos datos.
Evolución del Rol
del Desarrollador:
En el aprendizaje automático, el foco se desplaza de la programación directa de
la lógica a la preparación de datos y la interpretación de resultados, lo que
requiere un conjunto diferente de habilidades.
Importancia de la
Ética en IA:
Ambos enfoques plantean cuestiones éticas, desde la responsabilidad en la
codificación hasta la interpretación y uso de los resultados del aprendizaje
automático.
Relevancia en la
Educación: Para
los docentes en IA, es crucial comprender y transmitir la importancia de estos
enfoques, sus diferencias, y cómo pueden integrarse de manera efectiva y ética.
Estas conclusiones y reflexiones subrayan la importancia de un enfoque equilibrado y crítico en la enseñanza y aplicación de la programación tradicional y el aprendizaje automático, destacando la necesidad de una comprensión profunda y un pensamiento crítico en su uso y desarrollo.