EDICIóN GENERAL
153 meneos
6230 clics
La polémica sobre las máquinas de aprendizaje extremo de Huang

La polémica sobre las máquinas de aprendizaje extremo de Huang

La primera vez que, en una conferencia científica, me hablaron de las máquinas de aprendizaje extremo (ELMs) pregunté con interés, ¿qué son exactamente? Cuando me lo explicaron, volví a inquirir, ¿y cuál es la diferencia? No me la supieron explicar.

| etiquetas: ia , machine learning , redes neuronales
#1 moda? pues ya van décadas con el tema.
#1 github...

Edit. Uno facilote y en cristiano.
github.com/oscoidi/Perceptron

Ejemplo> Tienes una tabla de 50 elementos. 5 cifras cada elemento.
En pocos segundos el perceptron puede saber que buscas en ellos.
(estan ordenados, son pares, uno es la suma del resto...) y tu tardas mas.
#3 Me contesto despues de leer articulo...
No hablo de la de "huang extreme" que ni me suena. Es prácticamente la misma que he mandado de github con unas 200 lineas de código en python.
Pero si #1 ya las usamos para muchas cosas diariamente. No basta con usar el telefono con fluidez ni necesitas un super ordenador para utilizarla. Hay que saber estadistica, matematicas sobre todo y algo de informatica para entenderlo.
Pero funciona.
#1 leete la wikipedia, por lo menos
#1 A ver, hay infinidad de fuentes, así una rápida podría ser la wiki en inglés que tiene una lista de aplicaciones: en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications

Te digo yo rápido por qué no es una moda pasajera: problemas que no tenían solución (reconocimiento de imágenes o del habla los más conocidos) ahora se manejan medio bien (75% de acierto con 100 categorías... en 2015: rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_resu).

Tú mismo usas…   » ver todo el comentario
#1 No es una simple moda. Hoy en día las empresas las usan en aplicaciones prácticas reales, han dejado de ser un juguete académico. Otra cosa es que el nombre lleve a pensar que tienen inteligencia consciente como un cerebro o algo así: son modelos estadísticos muy potentes que pueden lidiar con grandes cantidades de datos.
#1 Supongo que en los medios de comunicación son una moda. En la investigación lleva estudiándose desde hace décadas, ya se usan en las empresas a alto nivel en la toma de decisiones, o incluso se usan para reconocer objetos o situaciones en imágenes.
#22 Ya en el propio artículo dice que es la idea de Rosenblatt en 1961 aplicada a su perceptrón de 1958, que Minsky y Papert rebautizaron en su libro de 1969 como perceptrón Gamba.
#24 Bueno, yo me refería a las redes neuronales en general.
#25 Pues mejor, se ve que este tipo en particular ya tiene una buena cantidad de años encima.
Se lo he dicho un montón de veces a mi madre, pero ella es una acérrima partidaria de Huang y dice que las diferencias respecto al modelo convencional son suficiente grandes como para considerar las ELMs totalmente revolucionarias.
Que pena que la ciencia también sufra de esos defectos.
Para quien no lo sepa, Huang es la traduccion canaria de Juan. Por lo tanto, aunque lo descubriese fuera, es un aporte cientifico puramente español.
#7 un plagio científico, dirás :troll:

lo que me sorprende es que si es un plagio de una idea tomada hace 50 años más o menos y "sólo" cambiándole el nombre ya puede pasar los filtros iniciales (laxos) de veracidad, haga que la misma inercia de aceptación haga inevitable una corrección una vez asumidos como originales.

Entiendo que siempre hay espacio para el debate científico en aspectos "periféricos" del tema,pero el núcleo es (debería) el mismo o no lo es en ambos, y en eso no hay tu tía, o al menos eso pensaba hasta ahora.

sólo se me ocurre que cojan una máquina de aprendizaje extremo, metan todos los papers sobre el tema y que ella decide cuál es el original y cuál el plagio xD
#7 y significa Amarillo en chino. Eso lo acerca a la UD Las Palmas....
Mmmm.... La verdad es que el artículo me deja un poco "meh". Sobre todo la parte de "Hoy en día la comunidad está dividida...". No está dividida en absoluto, o al menos yo no lo siento así.

Simplificándolo al máximo, el problema genérico que una red neuronal intenta resolver es f(x) = y, y para ello tenemos una capa de input y de output obligatorias (nuestro x y nuestro y). Para tratar de resolver ese problema, lo que se hace es tener en el medio del input y del output…   » ver todo el comentario
#12 Me lo he leído esperando ver al final "me lo he inventado todo", pero no... ?(
#14 Pues #12 lo ha clavado. Hasta en esto estoy de acuerdo con LeCunn. Pero que conste que este señor está un poco avinagrado porque le reconocieron tarde sus aportaciones, y ahora está en modo 'todos sois una mierda'. Sólo le gustan las GANs.
#14 #20 #15 #31 Como anécdota... hoy es festivo en Barcelona, así que ayer salí de fiesta... Me acabo de despertar y no recuerdo haber encendido el ordenador al volver ni escribir nada. Para lo perjudicado que llegué buena ortografía y sintaxis xD
#34 Si escribes mejor cocido que sereno, yo de ti me preocuparía. xD

Buen comentario, por cierto.
#12 sin tener ni idea del tema, tu explicación me ha resultado la mar de informativa y "entendible", muchisimas gracias!!!
#15 joder tio, tu idea de hacer cosas "perjudicado" es bastante peculiar... sobrio debes ser la hostia!!! :-) :)
#12 si eso dice LeCun, para Schmidhuber ni merecerá comentario...

No tenía constancia de que los chinos estuviesen haciendo el mongol tanto, pero cuando dices: "Y a cualquiera le dejan escribir un paper hoy en día", supongo que debe ser lo que se llama "democratización de la ciencia".

En cualquier caso, los números y técnicas de los chinos van a poner a prueba los sistemas de métricas académicas. Espero que salgan reforzados de ello, porque de lo contrario...
En mis comidas familiares, antes o después siempre sale la polémica sobre las máquinas de aprendizaje extremo de Huang. Menudas broncas nos pegamos.
#13 Yo he visto hasta matrimonios rotos por este tema.
Sinceramente, empecé a leer el texto y al párrafo y medio no sabía si era un artículo real o una parrafada "April Fools Day"... vamos, que me confieso un total ignorante del tema.
Puede que el artículo tenga razón. Convencer gente que se tiene a si misma por expertos en un monton de temás tecnológicos no es tan difícil. ¿Le preguntamos a Enrique Dans qué opina al respecto?
"Pero, claro, el nombre máquinas de aprendizaje extremo suena mucho más chic que perceptrón Gamba2" Es mucho mejor perceptrón Gamba2 :-O es el mejor nombre después de Max Power.
#21 Y con esa frase se resume todo el artículo, y no es broma.
Menuda maniobra para alzarse al top de las listas de referenciados. Esto ni se lo podía llegar a imaginar Parnas en su artículo en contra de la manía del recuento de publicaciones (www.cosy.sbg.ac.at/~helmut/Stuff/parnas07.pdf)

Todo un genio el Chino Cudeiro este.
#32 Soy investigador post-doc y el pdf que enlazas acierta en todo, especialmente en España para evaluar a quién dar becas, contratos, proyectos... Por desgracia, yo estoy metido también en ese juego. Muchas gracias.
#35 De nada. Yo estuve quince años en ese juego también. Finalmente abandoné el grupo de investigación y publico de forma independiente. Mis números han caído, pero me encuentro mucho más satisfecho.
La verdad es que Parnas tiene en cuenta lo de la idea vieja con el nombre nuevo, pero no lo pone como una de las tácticas relevantes.

menéame