Soy entrenador de inteligencia artificial (se aceptan preguntas)

Eduardo dijo:

Que vas a entrenar si no conoces ni el modelo relacional de la base

Coincido con el compañero de arriba

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How AI Uses Feedback Loops to Learn From Its Mistakes

Feedback loops are key to training an AI model to improve over time. But truly accurate deep learning models sometimes need human guidance.

www.ultimate.ai

"Cómo la inteligencia artificial utiliza los circuitos de retroalimentación para aprender de sus errores".

En el aprendizaje automático, la retropropagación y los bucles de retroalimentación son clave para entrenar un modelo de AI y mejorarlo con el tiempo. Pero un modelo de aprendizaje profundo preciso permite que expertos humanos lo guíen cuando sea necesario.

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Wigberto Marciaga dijo:

¿Y tú si lo conoces?

La matemáticas se pueden usar hasta para intentar comprender el comportamiento humano, como el tuyo, pero no hace falta que lo lleves al plano matemático para comprender tu conducta. O te pones a estudiar ecuaciones matemáticas antes de responder en el foro.

Te voy a citar una parte del enlace anterior brevemente:

How AI Uses Feedback Loops to Learn From Its Mistakes

Feedback loops are key to training an AI model to improve over time. But truly accurate deep learning models sometimes need human guidance.

www.ultimate.ai

Si encuentras la parte donde se menciona "el modelo relacional de la base de datos" y se explica, compártelo. El tema es para ir adentrándose en algo novedoso, pero te te he dicho que no hace falta que sepas programar o que hagas ecuasiones para entrenar una inteligencia artificial (se entrena de diversas formas), y tienes las evidencias en este tema. Pero, si te asisten más, pienso que pudiera darte más evidencias. ¿Te parece?

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Wigberto Marciaga dijo:

Pienso que estás tornando el tema a un asunto personal. ¿Por qué tienes que mencionar un texto religioso en ese contexto, es por mi firma?

Además, difamas conque te estoy engañando, pero precisamente por lo que he dicho abiertamente es que has podido cuestionar el asunto, evidentemente con intenciones malignas (incoherente).

Ahora no seguiré respondiéndote hasta que no dejes tu actitud y pidas disculpas por mezclar cosas religiosas de esa manera irrespetuosa con un simple artículo web que nada tiene que ver.

Pienso que el propósito porque el que mencionas la religión en ese contexto evidentemente es ofender y difamar. Te lo advierto, no tienes idea en lo que te puedes estar metiendo. Ve y juega con el dios que sigue tu madre y tu padre.

A todo el que me responda igual que Eduardo, cuestionando mi integridad y tratando de menospreciar (aunque fuere con disimulo) mis creencias religiosas, lo mismo. Aquí tampoco se está vendiendo nada. Así que lo tomaré como un problema religioso.

Aquí otro artículo que abrí sobre inteligencia artificial:

¿Por qué dicen que sería peligrosa la inteligencia artificial?

Miles de expertos han advertido sobre los peligros de la inteligencia artificial Antes de continuar: Mi opinión se resume en que como toda tecnología la inteligencia artificial tiene riesgos, pero también sostengo y estoy convencido de que esta tecnología no terminará exterminando a la...

forobeta.com

Por mi parte, no responderé más a quienes andan con intenciones ocultas o con disimulo.

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How AI Uses Feedback Loops to Learn From Its Mistakes

Feedback loops are key to training an AI model to improve over time. But truly accurate deep learning models sometimes need human guidance.

www.ultimate.ai

Wigberto Marciaga dijo:

"¿Creer lo que quiera creer?" Esto no se trata de creencias, ¿por qué tienes que hablar de creencias, en qué andan ustedes? Aquí no le he "mentado la ostia" a nadie.

No necesito hacer ecuaciones, como dije antes, para notar comportamientos que parecen ser intentos de agresión personal con disimulo. ¿Es pura coincidencia lo que andan haciendo ustedes?

Sí, puedo estar equivocado con lo de inteligencia artificial, aunque opino que no es el caso, pienso que quien se equivoca eres tú. Si ellas tuvieran memoria total de la conversación eso no sería aprendizaje en sí, sería como citar bases de datos. Las inteligencias artificiales también aprenden por refuerzo, no solo guardando bases de datos, por eso ves que les ponen opciones de like, dislike y más, incluso enviar mensajes directamente a los desarrolladores. ¿Para qué piensas que son esas opciones de like o dislike? Entiendo que eso es parte del aprendizaje automático, pero es más lento.

Este es el tema, te solicito que dejes de lanzar indirectas religiosas, y deja de tratar de excusar al otro individuo que ha faltado el respeto a mis creencias.

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What is Reinforcement Learning from AI Feedback

A harmonious blend of human and machine interaction presents a compelling vision for the future of reinforcement learning. Read more here.

deepchecks.com

How do chatbots work | boost.ai

Discover the inner workings of chatbots with boost.ai's comprehensive guide. Learn about algorithms, NLP, and AI integration for seamless interactions.

boost.ai

AI vs. Machine Learning: How Do They Differ? | Google Cloud

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are used interchangeably, but they differ with uses, data sets, and more.

cloud.google.com

Machine learning artificial intelligence, can you learn from your chat interaction with users?

Web-Search: Yes, machine learning artificial intelligence (AI) can learn from chat interaction with users. Through the use of machine learning algorithms, AI chatbots can adapt and improve their respo

poe.com

Sí, la inteligencia artificial (AI) de aprendizaje automático puede aprender de la interacción del chat con los usuarios. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, los chatbots de AI pueden adaptar y mejorar sus respuestas con el tiempo en función de las interacciones del usuario [1].

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Así es como la AI puede aprender de la interacción del chat con los usuarios: Algoritmos de aprendizaje automático: los chatbots de AI utilizan algoritmos de aprendizaje automático para aprender de las interacciones. Estos algoritmos permiten que los chatbots se adapten a las preferencias del usuario, predigan respuestas y se vuelvan más efectivos con el tiempo [1].

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Aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF): los modelos de AI como ChatGPT pueden aprender de la retroalimentación de los usuarios a través de una técnica llamada RLHF. Los usuarios pueden proporcionar comentarios sobre los resultados problemáticos del modelo, y estos comentarios se utilizan para afinar y mejorar las respuestas del modelo de AI [2].

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Demostraciones de usuarios: los modelos de AI también pueden aprender de las demostraciones de usuarios. Al proporcionar conversaciones de ejemplo, los usuarios pueden guiar el modelo y ayudarlo a comprender los comportamientos deseados, lo que lleva a mejores respuestas con el tiempo [3].

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El proceso de aprendizaje de los chatbots de AI implica entrenar los modelos en grandes conjuntos de datos de conversaciones, identificar patrones y relaciones y utilizar redes neuronales para generar respuestas adecuadas [3]. Es importante tener en cuenta que, si bien los chatbots de AI pueden aprender de las interacciones de los usuarios, tienen limitaciones. No tienen la capacidad de comprender verdaderamente el lenguaje como lo hacen los humanos, y sus respuestas se basan en algoritmos y datos de entrenamiento preexistentes [2]. Además, los modelos de AI como ChatGPT no almacenan información personal ni aprenden de conversaciones individuales [3].

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