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En clases anteriores vimos cómo funcionan y se construyen los sistemas basados en inteligencia artificial, a partir de datos. Durante esta clase cinco, nos adentramos en el análisis de qué tan bien funciona un sistema dado.

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En clases anteriores vimos cómo funcionan y se construyen los sistemas basados en inteligencia artificial, a partir de datos. Durante esta clase cinco, nos adentramos en el análisis de qué tan bien funciona un sistema dado.

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Ciertamente, estamos rodeados de sistemas que pueden llegar a ser muy complejos, que despliegan sofisticados modelos matemáticos inferidos mediante métodos estadísticos muy abstractos a partir de ingentes cantidades de datos. Ahora bien, independientemente de la complejidad del sistema, evaluar su comportamiento está al alcance de prácticamente cualquier usuario.

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En la actividad del foro, les propusimos trabajar con Knime, una plataforma de minería de datos que permite el desarrollo de modelos en un entorno virtual.  

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En la actividad del foro, les propusimos trabajar con Knime, una plataforma de minería de datos que permite el desarrollo de modelos en un entorno virtual.  

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Concretamente se les solicitaba que, a partir de un conjunto de datos con los que se entrena un modelo que predice el medio de transporte con el que se trasladan los estudiantes hacia la escuela, realizaran una exploración del error mediante matriz de confusión considerando algunos interrogantes como: ¿les parece que funciona bien, que funciona mal, que comete errores graves?
Luego, el desafío consistía en apropiarse del aprendedor y experimentar con él modificando los datos de entrada, el algoritmo de aprendizaje, y observar si diferentes algoritmos encuentran diferentes patrones en los datos y, por lo tanto, los resultados son mejores.

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Sin lugar a dudas, para lograr sortear las diversas dificultades que tuvieron a la hora de descargar, instalar e interpretar a Knime, contaron con la ayuda inestimable de un video que los/as acompañó en la tarea.

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Sin lugar a dudas, para lograr sortear las diversas dificultades que tuvieron a la hora de descargar, instalar e interpretar a Knime, contaron con la ayuda inestimable de un video que los/as acompañó en la tarea.

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Luego de esos primeros momentos de desconcierto, emergieron interesantes reflexiones y conclusiones entorno a la propuesta, dignas de ser compartidas.

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Seminario "Datificacion de la experiencia": Predicciones y evaluación con knime

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Como usuarios podemos llevar adelante nuestra propia experimentación, observar el comportamiento de un sistema automático en un buen número de casos, registrar sus aciertos y errores y a partir de esos casos hacer una pequeña cuantificación, pero, sobre todo, una valoración de los diferentes tipos de errores. En la actividad de acreditación de esta clase les propusimos llevar a cabo este tipo de evaluación, elaborando un documento colaborativo donde se incluyan los tres análisis realizados: acierto exacto, chatbot propio, chatbot de otro equipo.

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En este ejercicio, debieron trabajar con los datos que se usaron en la tarea, observar la tabla de los resultados del modelo predictivo y analizar, partiendo de la tabla y la matriz de confusión, cómo se distribuyen los errores del modelo predictivo.

1- ¿En qué tipo de vehículos se producen más confusiones del predictor?
2- ¿Qué pasa con los estudiantes que se trasladan en bicicleta?
3- Hipotetizar acerca de por qué se producirían esos errores.

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Aquí se les propuso evaluar el chatbot que desarrollaron en la Actividad 4, a partir de las siguientes consignas:

a. Realicen dos conversaciones con el chatbot, y registren si cada respuesta del chatbot fue un acierto o un error. Intenten cuantificar el error de forma compacta, pero descriptiva.

b. Distingan por lo menos dos tipos de errores, describan cada uno de ellos e hipoteticen la causa del error y traten de cuantificarlo.

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Y siguieron reflexionando en torno a:
c. Después de evaluar el chatbot propio, usen la misma metodología para evaluar el chatbot de otro equipo.

d. Hecha la segunda evaluación: ¿observaron diferencias entre la evaluación del chatbot propio y del del otro grupo? ¿Cuáles?

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A lo largo de esta clase,  aprendimos que más allá de la complejidad que pueda tener el funcionamiento de un sistema basado en inteligencia artificial, contamos con las herramientas suficientes para evaluar su comportamiento. 

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A lo largo de esta clase,  aprendimos que más allá de la complejidad que pueda tener el funcionamiento de un sistema basado en inteligencia artificial, contamos con las herramientas suficientes para evaluar su comportamiento. 

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Es hora de ocuparnos de las implicancias del tratamiento de datos, incursionar en los procesos de ideación de las soluciones basadas en datos y en sus variados impactos a nivel social.
La invitación está hecha: acompáñenme en este recorrido fascinante.
Los/as espero. Un saludo enorme.
Romina.