Ficha para estudiantes

Un modelo de aprendizaje automático por dentro

Nombre y apellido:

Curso:	Fecha:	/	/

Esta es una ficha de actividades que se corresponde con la secuencia didáctica Un modelo de aprendizaje automático por dentro, publicada en el sitio https:/curriculum.program.ar/ de la iniciativa Program.ar de la Fundación Sadosky. Podés eliminar esta leyenda y editar la ficha según tus necesidades.

Actividad 1

Arrastren las imágenes sobre el esquema de un predictor de palabra como el de WhatsApp para indicar dónde participan las personas y dónde las computadoras.

Actividad 2

Pistas para usar un modelo de aprendizaje automático en Teachable Machine.

Paso 1. Busquen en la web y descarguen tantas imágenes de perros como necesiten para poder identificar qué tipo de perros recomienda el modelo. ¡Presten atención en qué directorio guardan esos archivos porque los van a necesitar para el paso 2!	Archivos de perros descargados en la compu.
Paso 2. Accedan al enlace que les proporciona su docente. No se inquieten por ver todo en inglés. Lo primero que deberán hacer es buscar el recuadro “Preview this model live” y cambiar el “Input” (entrada) que por defecto aparece en “Web cam” a la opción “File” para poder utilizar los archivos que descargaron para probar.	Selección de la opción Archivo.
Paso 3. Arrastren y suelten los archivos con las imágenes de perros que descargaron para observar el resultado que obtienen bajo el título “Output” (salida). También pueden buscar un archivo en un directorio y subirlo. Prueben con todas las fotos que descargaron para identificar un rasgo común en los perros que recomienda.	Resultado del recomendador.

Exploren el recomendador de perros que les compartió su docente observando el resultado que arroja para diferentes imágenes y respondan las preguntas:

a. ¿Qué recomendador te tocó?
_________________________

b. ¿Qué toman los recomendadores como entrada?
_________________________________________

c. ¿Qué producen como recomendación o salida?

_________________________________________

d. ¿Cómo interpretan ustedes la recomendación?

_________________________________________

e. ¿Qué tipo de perros recomienda?

_________________________________________

f. ¿Qué conjunto de datos previos habrán necesitado los recomendadores?
____________________________________________________________

Actividad 3

a. Abran el archivo del proyecto del modelo que les compartió su docente en Teachable Machine y analicen cómo está construido para identificar el criterio.

b. Mirando cómo está construido el modelo, identifiquen con qué criterio hace las recomendaciones.

c. Completen la tabla vinculando el modelo al criterio específico por el cual crean que se rige. Tengan en cuenta el modelo que les tocó a ustedes y a los otros grupos.

Criterio Específico	Nombre del modelo
Perros de raza Golden Retriever
Perros de pelo oscuro
Perros de pelo claro
Perros de pelo corto
Perros de pelo largo

d. Respondan: ¿qué observaron para definir el criterio empleado por cada modelo? ¿Cómo se dieron cuenta cuál era el criterio?
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________

Actividad 4. Ponemos a prueba nuestras hipótesis

Es hora de poner a prueba nuestras hipótesis: ¿cómo hacen para comprobar si acertaron con los criterios que propusieron para cada modelo?

Exploren las opciones que tiene la interfaz, anticipen qué resultado esperan que les devuelva el recomendador y registren las pruebas que realizan.

___________________________________________________________________
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________

Actividad 5

Observen el esquema de la aplicación que recomienda perros y respondan las siguientes preguntas:

a. ¿El esquema se corresponde con todos los recomendadores que estuvieron analizando? ¿Solo con alguno?
______________________________________________________

b. ¿En qué parte del esquema está la diferencia entre los distintos recomendadores que usaron?
______________________________________________________

Actividad 6

Completen la matriz de valoración que construyeron con toda la clase.

Indiquen con un número del 1 al 5 la importancia que el grupo de interés le otorgaría a cada criterio de selección, considerando que 5 representa una gran importancia y 1, ninguna importancia. Por ejemplo, si consideramos que para una veterinaria el perro tenga pelo corto no es una característica importante, ponemos un 1.

Criterios de selección/ Grupos de personas interesadas	Pelo corto
Veterinarias/os	1

Para compartir con toda la clase

¿Qué criterios de la matriz elegirían para crear un sistema de recomendación de perros? ¿A qué grupos representarían los criterios elegidos? ¿Podrían representar los intereses de todos los grupos?

Momento de definiciones

Aprendizaje automático (AA) (Machine Learning, ML): conjunto de técnicas por las que una computadora puede resolver un problema determinado sin ser explícitamente programada para eso. Para esto, se analiza un conjunto de ejemplos para el cual se conoce el resultado en busca de ciertos patrones en los casos de éxito y de falla. Por

ejemplo, para que una computadora pueda jugar al ajedrez en vez de escribir un programa con reglas, condiciones y jugadas, se analizan muchísimos registros de partidas y el resultado para cada jugador. Para hacer un programa que diferencie fotos de perros de fotos de gatos, en vez de escribir instrucciones para analizar las imágenes y tomar decisiones, se analiza un conjunto de fotos de perros y gatos previamente identificados.

Conjunto de datos de entrenamiento (train dataset): conjunto de datos con los ejemplos de solución del problema, por ejemplo, jugadas de ajedrez con el resultado o las fotos de perros y gatos clasificadas. Para que el sistema tenga un buen desempeño suelen tener que ser enormes.

Entrenamiento (training) del modelo: análisis (automatizado) de los datos de entrenamiento en busca de patrones que caractericen la solución al problema. El resultado del entrenamiento es un modelo de AA entrenado. Modelo de AA entrenado (trained ML model): programa que, resultado del análisis del conjunto de ejemplos, supuestamente resuelve el problema propuesto. Por ejemplo, el programa que, dado un tablero de ajedrez, propone una siguiente movida, o dada una imagen de un animal decide si es un perro o un gato. A esto es a lo que informalmente (e imprecisamente) nos referimos cuando hablamos del “algoritmo”. Por ejemplo, cuando decimos “el algoritmo de Spotify nos recomienda siempre lo mismo” o que cierta publicidad en línea fue elegida por el algoritmo. Estos algoritmos que eligen o nos recomiendan cosas no son más que modelos de AA entrenados con los datos de nuestras acciones. También se suele decir “modelo” y suponer que se está hablando del modelo ya entrenado.

Criterios de Evaluación

Eje/Tema	Evidencias	Criterio de evaluación en función de los objetivos de aprendizaje
Ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático/ Subjetividad expresada en los modelos	Actividad 1 Actividad 2 Actividad 4	Reconoce que el modelo utilizado recomienda teniendo en cuenta un criterio específico. Identifica que los criterios de recomendación de los modelos reflejan la subjetividad de las personas.
Actividad 3 Actividad 5	Vincula un criterio de recomendación con la conformación y organización del conjunto de datos de entrenamiento.
Actividad 6	Reconoce que al desarrollar un modelo de recomendación se favorecen intereses.
Ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático/ Modelos de aprendizaje automático	Actividad 3 Actividad 4	Identifica la existencia del conjunto de datos de entrenamiento, las categorías o clases y el proceso de entrenamiento para la creación del modelo.