{"id":264,"date":"2024-12-23T16:28:29","date_gmt":"2024-12-23T16:28:29","guid":{"rendered":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/?post_type=chapter&p=264"},"modified":"2025-06-19T10:42:08","modified_gmt":"2025-06-19T10:42:08","slug":"aprendizaje-automatico-e-ia-a-traves-de-experimentos-con-datos-en-orange","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/chapter\/aprendizaje-automatico-e-ia-a-traves-de-experimentos-con-datos-en-orange\/","title":{"raw":"Aprendizaje autom\u00e1tico e IA a trav\u00e9s de experimentos con datos en Orange","rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico e IA a trav\u00e9s de experimentos con datos en Orange"},"content":{"raw":"

\u00bfSon los delfines mam\u00edferos, y si es as\u00ed, por qu\u00e9? <\/em><\/p>\r\n

\u00bfQu\u00e9 especie animal es un Kiwi?<\/em><\/p>\r\n

\u00bfAtenas y Roma se encuentran en las mismas zonas clim\u00e1ticas?<\/em><\/p>\r\n

\u00bfQui\u00e9n pint\u00f3 un famoso cuadro con una se\u00f1ora gritando? <\/em><\/p>\r\n

\u00bfPodemos adivinar el autor de un post en las redes sociales solo por el estilo de escritura?<\/em><\/p>\r\n

En estilo de juego, \u00bftiene Luka Doncic un clon en la NBA?<\/em><\/p>\r\n

\u00bfSe puede adivinar la especie del \u00e1rbol a partir de sus hojas? \u00bfO por una foto de su corteza?<\/em><\/p>\r\n

\u00bfC\u00f3mo se agrupan los pa\u00edses del mundo por sus caracter\u00edsticas socioecon\u00f3micas? \u00bfEst\u00e1 el mundo realmente dividido socioecon\u00f3micamente al norte y al sur?<\/em><\/p>\r\n

\u00bfEst\u00e1n Roma y Atenas en la misma zona clim\u00e1tica? Seg\u00fan los patrones clim\u00e1ticos, \u00bfqu\u00e9 capital de pa\u00eds es m\u00e1s parecida a Berl\u00edn?<\/em><\/p>\r\n

La ciencia de los datos, y en particular los m\u00e9todos de AA, act\u00faan como catalizadores del cambio en diversos campos como la ciencia, la ingenier\u00eda y la tecnolog\u00eda, teniendo un impacto significativo en nuestra vida cotidiana. Las t\u00e9cnicas computacionales capaces de indagar grandes conjuntos de datos, identificar patrones intrigantes y construir modelos predictivos se est\u00e1n convirtiendo en omnipresentes. Sin embargo, solo unos pocos profesionales poseen una comprensi\u00f3n fundamental de la ciencia de datos, y son menos aun los que participan activamente en la construcci\u00f3n de modelos a partir de sus datos. En una era en la que la IA moldea silenciosamente nuestro mundo, todos debemos ser conscientes de sus capacidades, ventajas y riesgos potenciales. Debemos establecer m\u00e9todos para comunicar y ense\u00f1ar eficazmente conceptos relacionados con la ciencia de datos a un p\u00fablico amplio. Los principios y t\u00e9cnicas del AA, la ciencia de datos y la IA deben convertirse en conocimiento com\u00fan.<\/p>\r\n

Cada una de las preguntas planteadas al principio de este cap\u00edtulo puede responderse observando los datos pertinentes. Proponemos el siguiente enfoque para entrenar el AA. Comenzar con la pregunta, encontrar datos relevantes y luego responder a la pregunta mediante la b\u00fasqueda de patrones y modelos de datos relevantes. En el proyecto Pumice<\/a>, estamos desarrollando actividades educativas que pueden utilizarse para enriquecer diferentes asignaturas escolares. Utilizamos datos relacionados con la materia y los exploramos mediante IA y enfoques de AA. En colaboraci\u00f3n con educadores, hemos desarrollado plantillas de aprendizaje y explicaciones de fondo para profesores y estudiantes.<\/p>\r\n

Las actividades y la formaci\u00f3n de Pumices se apoyan en Orange<\/a>, un programa de AA que cuenta con una interfaz intuitiva, visualizaciones interactivas y programaci\u00f3n visual. La clave de la simplicidad es una construcci\u00f3n de tipo ladrillo Lego de los conductos anal\u00edticos y la interactividad de todos los componentes (v\u00e9ase la Fig. 1). Esto es necesario en la formaci\u00f3n y la versatilidad para cubrir la mayor\u00eda de los temas b\u00e1sicos y adaptarse a diversas \u00e1reas de aplicaci\u00f3n. Para apoyar aun m\u00e1s la ense\u00f1anza y centrarse en los conceptos m\u00e1s que en la mec\u00e1nica subyacente, Orange implementa un f\u00e1cil acceso a los datos, la reproducibilidad a trav\u00e9s del guardado de los flujos de trabajo con todas las diversas configuraciones y opciones basadas en el usuario, y la f\u00e1cil personalizaci\u00f3n a trav\u00e9s del dise\u00f1o de nuevos componentes. Un aspecto fundamental de la formaci\u00f3n es la narraci\u00f3n de historias mediante la inspecci\u00f3n de flujos de trabajo y funciones especializadas para la experimentaci\u00f3n, como el dibujo de los conjuntos de datos experimentales o el aprendizaje sobre el sobreajuste de la regresi\u00f3n lineal polin\u00f3mica. Orange est\u00e1 disponible como software de c\u00f3digo abierto y se complementa con un video de entrenamiento conciso<\/a>.<\/p>\r\n\"\"\r\n\r\nFig. 1. Software de miner\u00eda de datos de Orange y un flujo de trabajo t\u00edpico de exploraci\u00f3n de datos.\r\n

En la Fig. 1 mostramos un flujo de trabajo t\u00edpico de exploraci\u00f3n de datos de Orange. El flujo de trabajo consta de componentes que cargan los datos, calculan las distancias, visualizan los datos o los modelos resultantes, o realizan cualquier tarea necesaria para encontrar y visualizar patrones de datos. En este flujo de trabajo, hemos utilizado los datos socioecon\u00f3micos de los pa\u00edses del mundo. La rama superior del flujo de trabajo estudia dos caracter\u00edsticas y muestra que la esperanza de vida y los a\u00f1os de escolarizaci\u00f3n est\u00e1n correlacionados. Tambi\u00e9n muestra que hay pa\u00edses como Cabo Verde y Marruecos donde la gente vive mucho pero no pasa demasiado tiempo escolarizada. Los ni\u00f1os en las escuelas pueden dise\u00f1ar este tipo de redes para explorar qu\u00e9 pa\u00edses son socioecon\u00f3micamente similares entre s\u00ed y d\u00f3nde pueden encontrar que el mundo est\u00e1 socioecon\u00f3micamente dividido en norte, centro y sur y que hay una gran divisi\u00f3n entre los sectores desarrollados y subdesarrollados. No hace falta dec\u00edrselo expl\u00edcitamente \"con mirar los datos en Orange, lo har\u00e1n a pesar de todo y, en las clases superiores, bucear\u00e1n en estas divisiones por su cuenta.<\/p>\r\n

El desarrollo de Orange comenz\u00f3 en 2003. Desde entonces, ha ganado un desarrollo sustancial. Con m\u00e1s de 50.000 usuarios mensuales diferentes, Orange se ha consolidado como una aplicaci\u00f3n inform\u00e1tica especializada y ampliamente aceptada. Aproximadamente la mitad de sus usuarios proceden del \u00e1mbito acad\u00e9mico. En particular, Orange ha experimentado un notable repunte en su adopci\u00f3n en el sector educativo, con m\u00e1s de 500 universidades de todo el mundo que lo han incorporado a sus cursos de ciencia de datos.<\/p>\r\n

Si eres un educador con ganas de adentrarte en el mundo del AA y la ciencia de datos, aqu\u00ed tienes una recopilaci\u00f3n de recursos que ofrecen una introducci\u00f3n a estas disciplinas a trav\u00e9s de la exploraci\u00f3n pr\u00e1ctica de datos con Orange:<\/p>\r\n\r\n