Preguntas Enero 2021 - Andrés Torrubia
Software 2.0 - En podcast af Andres Torrubia
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Respondo a estas preguntas que me hacéis por twitter: Una vez acabada la carrera de ingeniería informática, ¿crees que es fácil coger experiencia en España, o mejor salir fuera de España? Estamos a final de año y posiblemente que te estas planteando objetivos para el 2021. Seguro que el primero es el máster del Instituto de Inteligencia Artificial ¿Cuál es el segundo? ¿a quién te gustaría entrevistar en #software2.0 a nivel nacional e internacional? Tres personas que crees pueden ser referencia y que hay que seguir en 2021. Si están en Twitter, mejor. ¿Qué cosas que parecen chorradas luego a la larga son importantes? Veo en una competición en Kaggle que están utilizando cierto tipo de red con resultados aceptables; pero intento reproducir el experimento y no chuta. Pregunta: en estos casos ¿cómo haces tu la depuración de la red? Lo que más te costo aprender (a nivel teórico) hasta llegar al punto de conocimiento de Inteligencia Artificial que estás ahora. El hecho de que las redes neuronales se basen en correlaciones, que como sabemos no implican causalidad, seguro que en ocasiones debe llevar a resultados totalmente erróneos. ¿Alguien ha medido cuán a menudo se da esa situación? ¿Conoces alguna curiosa? Si te fueras a adentrar en el mundo de la Inteligencia Articial actualmente ¿cuál crees que son los mejores pasos a seguir tras terminar la carrera? ¿Cuáles son los pasos que recomendarías por experiencia propia? ¿Cuál crees que sería el hardware ideal para montar tu primera plataforma en casa y no depender del cloud? ¿CPU, GPU, memoria, disco duro, refrigeració, sistema operativo, etc? Hardware: ¿AMD o Intel? ¿Mayor cantidad de núcleos en la CPU o menos cantidad con mayor frecuencia? ¿En qué test de CPU debo fijarme a la hora de escoger una CPU? En caso de los de gaming abundan los test pero no sé cuál sería el que más se ajustaría para Inteligencia Artificial. ¿Cuál es la versión específica de Ubuntu que mejor está preparada para aprendizaje automático e Inteligencia Artificial? Debido a los altos precios de piezas, hay una tendencia a usar Kits Chinos Dual Xeon, los cuales usan CPU de servidores dados de bajas, permitiendo tener gran cantidad de núcleos a un precio contenido ¿Qué piensas de ellos? ¿Has probado Aprendizaje automático punto NET de Microsoft o algún otro framework para trabajar en punto NET o tienes alguna referencia de su rendimiento y escalabilidad? ¿Conoces alguna forma de aprender teoría de aprendizaje automático sólo mediante audio (estilo podcast)? Entre alguien con un buen perfil en Kaggle y alguien con experiencia en la industria, ¿a cuál contratarías? ¿Es mejor centrarse en un área de aprendizaje automático (por ejemplo datos tabulares, visión por ordenador, procesado de lenguaje natural) o aprender de todas? ¿Qué tipo de problemas o retos son más susceptibles de abordarse con éxito mediante inteligencia artificial? ¿Cuáles son más interesantes? ¿Cuáles no pueden abordarse mediante Inteligencia Artificial? ¿En qué sectores la irrupción de la Inteligencia Artificial va a suponer un cambio mayor? ¿En cuáles no tendrá incidencia? ¿Crees que visto el avance de tecnologías como aprendizaje por refuerzo en un futuro próximo muchas tecnologías actuales de Inteligencia Artificial desaparecerán? ¿Como aprendizaje profundo? La tendencia es datos, datos, datos y poder de computación... ¿pero quizá el camino es “diseño”? Todo es predecible (según Elon Musk) por lo tanto ¿será la Inteligencia Artificial un día capaz d predecirlo todo? ¿O por el contrario hay un limite? ¿Qué no es predecible? ¿Hay posibilidad de elección? ¿Somos sólo patrones y la Inteligencia Artificial lo tiene muy fácil con nosotros? ¿Crees en l libre albedrío? ¿Puede una Inteligencia Artificial tenerlo? y más...