
El Hilo Noticias #006 KAREN ROJAS. Inteligencia Artificial y Estadística 3l446s
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Episodio 6. KAREN ROJAS. Inteligencia Artificial y Estadística Duración 52:37 “En la Inteligencia Artificial aunque los algorítmos imiten nuestras palabras y respuestas no necesariamente significa que la máquina comprenda lo que está diciendo”, afirma la estadística Karen Rojas. En este hilo Karen nos hablará sobre qué es la minería de datos y cómo es la búsqueda de patrones ocultos en montañas de información. También explicará qué son las predicciones y qué tan confiables pueden llegar a ser. Brindará su opinión sobre si tal como concluye el libro “Máquinas Predictivas”, “La IA es una tecnología de predicción”. Basada en su experiencia Karen explicará qué le sugiere estudiar a sus quienes están interesados en ingresar a la industria de la IA. Karen Rojas es profesional en Estadística con amplia experiencia en análisis multivariado, minería de datos y modelos de Inteligencia Artificial. Ha liderado proyectos complejos, como la centralización de datos en un Data Warehouse. Karen Rojas tiene una amplia experiencia en la implementación de minería de texto y modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para la clasificación de temas y la estandarización semántica. Ha trabajado con modelos estadísticos avanzados para la predicción. Profesora en Ciencia de Datos, con implementación de herramientas y metodologías estadísticas avanzadas. 3ln7
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Programa de Radio Bolivariana, de la Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia.
El Hilo Noticias, un espacio con invitados que te transportarán al universo científico de la
innovación. El Hilo Noticias, investigamos sobre inteligencia artificial e informamos
con humanidad. Con la presentación y dirección de la periodista Selene Botero.
Ya nos conectamos. Es un gusto darle la bienvenida a Karen Natalia Rojas,
con quien abordaremos el tema de la IA, en esta ocasión con una mirada desde la estadística.
Les brindo un breve perfil de nuestra invitada. Karen es profesional en estadística con amplia
experiencia en análisis multivariado, minería de datos y modelos de inteligencia artificial.
Ha liderado proyectos complejos, como la centralización de datos en una data warehouse
de la información en varias compañías, gestionando la ingesta, calidad y análisis
de datos. Tiene una amplia experiencia en la implementación de minería de texto y modelos
de procesamiento de lenguaje natural para la clasificación de temas y la estandarización
semántica. Ha trabajado con modelos estadísticos avanzados para la predicción y estimación,
como en el caso de proyecciones de indicadores macroeconómicos y modelos para estimar el
consumo de combustible y la huella de carbono de vehículos. Es profesora en ciencia de datos,
con implementación de herramientas y metodologías estadísticas avanzadas.
Ya vemos pues que tenemos un menú súper amplio y una invitada muy especializada. Iniciemos con
algo que parece tan sencillo, Karen, pero que es el punto de partida de nuestra conversación.
¿Qué es la inteligencia artificial? Hola, Selena. Inicialmente agradecer
por la invitación y es un honor estar aquí. Considero que la IA es un intento por crear
cerebros artificiales al fin y al cabo. Cerebros que pueden hacer cosas que normalmente hacemos
los humanos, por ejemplo, como reconocer patrones, reconocer imágenes, aprender de las experiencias
o comunicarse. Pero a diferencia de nosotros, la IA no tiene intención ni conciencia. Es más,
una extensión de nuestras propias capacidades de análisis y procesamiento,
solo pues que en una escala mucho mayor y mucho más rápida.
Como este programa es para personas interesadas en el tema de la inteligencia artificial,
pero no necesariamente es un programa para expertos, cuéntanos, Karen,
qué es la ciencia de la estadística y cómo es que hace match, cómo es que hace click con
la inteligencia artificial para ingresar en materia con tu especialidad.
La estadística es la ciencia, la defino de esa manera, la ciencia que estudia el caos para
encontrar patrones y darle sentido. Yo lo asocio mucho con un minero, el minero básicamente
excava, va buscando hasta encontrar algo de valor. Nosotros hacemos eso mismo,
pero con los datos. Buscamos, excavamos, limpiamos y podemos extraer algo de valor.
Básicamente se trata de entender los datos y darle sentido, pues extrayendo información
en medio de todo el ruido y el caos que hay precisamente en la información. Pues sin ella,
la IA realmente pues estaría de cierta manera ciega. El match al fin y al cabo se da porque
la estadística proporciona las bases matemáticas y las herramientas necesarias para que la IA con
la información que le pueda ayudar a disponer la estadística pueda comprender los patrones
que se encuentren en ellos y a través de esa captura de patrones pueda aprender y realizar
predicciones y automatizaciones de manera inteligente.
Cuando tú me dices caos, me llama la atención esa palabra y es como si te enfrentaras a una
cantidad infinita de números y de información para tratar de darle orden y que eso al final
adquiera una lógica. Así es, así vienen los datos. Los datos vienen de diferentes fuentes,
diferentes contextos y bueno, el tema de estandarización y limpieza realmente es uno
de los pasos que lleva más tiempo pero que realmente es el más importante.
En el libro Karen, La ética de la IA, de Sara Deglic, ella inicia diciendo que la IA es la
suma de un conjunto de ciencias entre las que se encuentran la estadística. ¿Tú estudiaste
estadística por el interés en la IA o crees que como la mayoría de los profesionales la
IA se apareció en tu trabajo? No, yo realmente cuando empecé a estudiar esto no tenía idea
de que era la inteligencia artificial. La vine fue ya conociendo en último semestre realmente,
pues a muchos profesionales siento yo que la IA aparece en el camino. Inicialmente
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