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Bienvenidos a este nuevo vídeo en el que vamos a ver un modelo de aprendizaje basado en lenguaje,

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en texto y donde vamos a explotar ese modelo y ese aprendizaje desde scratch. Vamos a arrancar

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nuestro entorno de chitna ml, vemos que sale el error de siempre, lo cerramos, abrimos el

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el programa de aprendizaje y ahora lo que vamos a hacer es, bueno, vamos a cambiarlo a español lo primero,

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y vamos a basarnos en textos. En este caso lo que vamos a hacer es crear categorías de textos,

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vamos a aprender de ellos y luego vamos a probarlos metiendo expresiones.

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Yo ya tengo la mía preparada. En este caso es un modelo de geografía donde vamos a repasar accidentes geográficos.

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Nuestro modelo se basa en la categoría Océano, Mar, Lago, Afluente, Río, Montaña, Península, Cabo, Golfo, Meseta, Valle, Cordillera.

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Estas 12 categorías las tengo definidas con unas 15 definiciones cada una aproximadamente.

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En el océano hay 12 y en el resto hay 15.

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Básicamente lo que he hecho ha sido crear frases en donde describo ese accidente geográfico

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y utilizando diferentes palabras intento definir con la mayor precisión posible lo que es.

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Vamos a aprender y una vez que hagamos el proceso de aprendizaje vamos a comprobar si funciona.

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Por ejemplo, vamos a preguntarle qué es una elevación plana del terreno a una altura considerable.

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Vamos a comprobar esto y me dice que es una montaña, porque le he puesto que es una altura considerable.

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Si le digo que es solamente una elevación plana, me dice que es una meseta.

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vemos que más o menos funciona en función de las palabras que yo utilice él va a intentar encajarlo

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con las definiciones y me va a decir a cuál se parece más entonces ahora lo que vamos a hacer

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es crear un programa en scratch que nos pregunte aleatoriamente cuatro de esas definiciones y nos

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compare la respuesta que nosotros le damos con el modelo que ha aprendido para decirnos con qué

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grado de confianza le estamos dando la respuesta correcta. Esto ya lo tengo yo también construido,

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por lo tanto voy a cargar desde el ordenador el modelo, en este caso es el de geografía accidentes

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geográficos y vamos a repasar cómo funciona. Cuando hacemos clic en la bandera lo que hacemos

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es meter en una variable puntuación el valor de 0.

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00:03:14,490 --> 00:03:16,110
Damos a la puntuación el valor 0.

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Luego repetimos cuatro veces el que, pues primero vamos a darle a la variable pregunta

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00:03:22,389 --> 00:03:27,349
un número aleatorio entre 1 y 12, esto va a ser una pregunta que va a estar entre la 1 y la 12.

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Si es la 1 me va a preguntar que es un océano y me va a clasificar mi respuesta

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en función del modelo de inteligencia artificial y si es un océano la respuesta

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me va a decir que es muy bien durante 2 segundos y me va a incrementar mi puntuación

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con el porcentaje de confianza con el que yo he respondido multiplicado por 10.

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Entonces me va a dar, si yo he dado un 50% de probabilidad, me va a dar 5 puntos.

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Esa es la idea, porque el grado de confianza me lo va a dar en un número que va entre 0 y 1.

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Si no hemos acertado, me va a decir que la respuesta no es precisa y además le voy a decir que me indique a cuál se parece mi respuesta para que yo aprenda también.

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Y eso lo voy a hacer para cada una de las opciones. Si la pregunta es un 2 me va a preguntar por el mar, si es un 3 un lago y así sucesivamente por las 12 que tengo.

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Al final me hará el gato miau y me dirá que mi puntuación final es y me dirá cuál es mi puntuación final.

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Vamos a ver si funciona. ¿Qué es un golfo? Pues una, voy a ponerle una meseta, por ejemplo, una elevación de tierra plana.

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Y me va a decir que mi respuesta no es precisa porque no es correcto. Efectivamente lo que le he dicho es una meseta y me dice que su respuesta le suena a meseta.

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correcto, es que lo que le he dicho era una meseta. ¿Qué es un océano? Una enorme cantidad de agua salada, por ejemplo.

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Pues me dice que, muy bien, he acertado con un porcentaje, en este caso vamos a verlo de un 52%.

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¿Qué es un mar? Pues en vez de una enorme cantidad le voy a decir que es mucha agua salada. A ver qué me dice.

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Pues mi respuesta no es precisa, porque Mucha no es tanto como un mar, es más bien como un océano.

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Vaya por Dios. Entonces no me vale. ¿Qué es una península?

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Una lengua de tierra en el mar. Y me dice que no es preciso.

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Y la respuesta esta que le he dado le suena más a un cabo. Pues tiene sentido.

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Por lo tanto, mi puntuación es de 5.2. Esa es mi puntuación final para estas cuatro preguntas. Me ha elegido cuatro al azar y me ha preguntado por ellas. Esto se puede mejorar mucho, haciendo que no repita preguntas, diciéndole que si es más de un 5 que te diga que estás aprobado y si no que no y muchas más cosas.

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Entonces, básicamente, esto es una forma de explotar un modelo de aprendizaje basado en textos, donde tenemos categorías y textos que lo definen y donde aprendiendo podemos comprobar luego una determinada frase si encaja o no encaja.

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Esto, como podéis ver, es aplicable a cualquier asignatura. Podemos en lengua ver si las frases son copulativas o disyuntivas o lo que sea.

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Podemos ver en inglés si los verbos son transitivos o intransitivos. Podemos ver en gimnasia si unos elementos pertenecen a un determinado deporte o a otro.

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y podemos hacer mil millones de cosas con este tipo de modelos así que esto es un poco la forma

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en la que nosotros desde scratch explotamos el modelo de inteligencia artificial espero

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que haya quedado claro y nos vemos en el siguiente vídeo