FAQ: Dudas domunes#
1. ¿Por qué empezamos con reglas en lugar de Machine Learning avanzado?#
Las reglas lógicas son la base de todo sistema inteligente. Antes de usar algoritmos complejos, necesitas entender:
- Cómo estructurar el conocimiento
- Cómo manejar incertidumbre
- Cómo combinar múltiples fuentes de información
- Cómo hacer sistemas explicables
Estos conceptos se aplican igual en Deep Learning.
2. ¿Cuándo usar IA clásica vs Machine Learning?#
IA Clásica (reglas, sistemas expertos):
- ✅ Conocimiento del dominio bien definido
- ✅ Reglas claras y estables
- ✅ Necesitas explicabilidad total
- ✅ Pocos datos disponibles
- ❌ Patrones muy complejos
- ❌ Necesitas adaptación automática
Machine Learning:
- ✅ Muchos datos disponibles
- ✅ Patrones complejos o desconocidos
- ✅ El dominio cambia frecuentemente
- ✅ Necesitas adaptación automática
- ❌ Pocos datos de entrenamiento
- ❌ Explicabilidad crítica para el negocio
3. ¿Los sistemas de reglas son obsoletos?#
No, para nada. Muchos sistemas en producción combinan ambos enfoques:
- Netflix: Usa ML para analizar patrones de viewing, pero reglas de negocio para decidir qué mostrar en diferentes contextos
- Sistemas médicos: Usan ML para análisis de imágenes, pero reglas expertas para diagnósticos críticos
- Trading algorítmico: Combina ML para predicciones con reglas de gestión de riesgos
4. ¿Por qué no usar directamente bibliotecas como scikit-learn?#
En este primer módulo, la idea es que entiendas qué está pasando por debajo. Una vez que domines los conceptos fundamentales, las bibliotecas serán herramientas poderosas, no cajas negras.
Piénsalo así: puedes usar un framework web como Django, pero es porque entiendes HTTP, requests, responses, etc.
5. ¿Cómo sé si mi sistema de IA está funcionando bien?#
Para sistemas de reglas:
- Precisión: ¿Las predicciones son correctas?
- Cobertura: ¿El sistema puede manejar todos los casos?
- Consistencia: ¿Las reglas se contradicen entre sí?
- Performance: ¿Es lo suficientemente rápido para producción?
Más adelante veremos métricas específicas para ML.
Próximos pasos: módulo 2#
En el próximo módulo nos sumergiremos en las matemáticas esenciales para entender Machine Learning. No te preocupes, no vamos a ser académicos aburridos. Vamos a cubrir solo las matemáticas que realmente necesitas:
Álgebra Lineal Práctica
- Vectores y matrices (¿por qué importan?)
- Operaciones esenciales
- Representación de datos como matrices
- Proyecto: Implementar un motor de búsqueda usando vectores
Estadística Aplicada
- Probabilidades básicas
- Distribuciones importantes
- Correlación vs causalidad
- Proyecto: Sistema de detección de anomalías
Cálculo para Optimización
- Derivadas (solo las que necesitas)
- Gradientes y optimización
- Proyecto: Implementar gradiente descendente desde cero
¿Por qué necesitas estas matemáticas?#
Cada algoritmo de ML es fundamentalmente:
- Una función matemática que mapea entradas a salidas
- Un proceso de optimización que encuentra los mejores parámetros
- Un framework estadístico que maneja incertidumbre
Sin entender esto, estarás ajustando hiperparámetros al azar y rogando que funcione.
Reflexión final#
Has completado tu primer módulo en el camino a convertirte en un ingeniero en IA. Cubriste mucho terreno:
✅ Desmitificaste la IA: ya sabes la diferencia real entre IA, ML y DL ✅ Implementaste sistemas inteligentes: desde cero, sin bibliotecas mágicas ✅ Entendiste los fundamentos: que se aplicarán a todo lo que aprendas después ✅ Construiste un proyecto real: sistema de recomendaciones funcional
Pero esto es solo el comienzo. La IA no es magia, es ingeniería sistemática aplicada a problemas complejos. Como cualquier habilidad de ingeniería, se domina con práctica y fundamentos sólidos.
En el próximo módulo agregaremos las matemáticas que necesitas. No para ser un académico, sino para ser un practicante efectivo que entiende sus herramientas.
Recuerda: Cada experto fue alguna vez un principiante. La diferencia está en la consistencia y la profundidad de comprensión, no en la velocidad.
¡Nos vemos en el siguiente módulo! 🚀