Algoritmos Básicos

Algoritmos

• Un algoritmo es una secuencia de instrucciones para resolver un problema, escrita en un lenguaje de programación.
• Un algoritmo decide si un email va directo a la carpeta de spam o a la bandeja de entrada, qué posts se ven primero en redes sociales, y qué videos se sugieren después de hacer click en uno.
• El término "algoritmo" viene del nombre del sabio persa que introdujo los números árabes en Occidente.

Ordenación

• Un ejemplo de problema básico que se puede resolver con un algoritmo es ordenar una lista, como una lista de libros.
• El problema de ordenar una lista puede resolverse de manera ineficiente, comparando cada libro con los demás, lo que tardaría 2 días para ordenar 840 libros.
• Un algoritmo de ordenación más eficiente es QuickSort, que puede ordenar 840 libros en aproximadamente 2 horas.

Machine Learning

• Los algoritmos no solo pueden clasificar y procesar grandes cantidades de datos, sino que también pueden dar a las computadoras la habilidad de aprender de esos datos para hacer predicciones y tomar decisiones.
• El machine learning se conoce como aprendizaje automático o de máquinas.
• El machine learning puede predecir cosas como el precio de los billetes de avión o qué video te va a mantener interesado.

Aplicaciones

• El machine learning se aplica en las redes sociales, recomendaciones de servicios de streaming, reconocimiento facial, servicios de comprar por internet, sistemas anti-fraude de los bancos y muchos más.
• El machine learning es una parte esencial de la inteligencia artificial, que es hacer que las máquinas o sistemas puedan imitar comportamientos humanos como aprender o resolver problemas.

Problemas

• El hecho de que los algoritmos se alimenten de nuestros datos y nos muestren solo lo que consideran que nosotros queremos puede crear una burbuja que distorsiona o da una visión parcial de la realidad.
• Los algoritmos pueden tener sesgos según su educación, como si un algoritmo de clasificación de imágenes se alimenta solo con fotos de gente blanca.
• Los algoritmos pueden reproducir los prejuicios de la sociedad si se alimentan de datos incompletos, no representativos o tendenciosos.
• Hay casos en que algoritmos han dado resultados con sesgos sexistas o racistas en procesos de selección de personal o en servicios de traducción automática.
• Es esencial saber cómo están programados los algoritmos para corregir sesgos y problemas.

Algoritmos

• Un algoritmo es una secuencia de instrucciones para resolver un problema, escrita en un lenguaje de programación.
• Los algoritmos se utilizan en diversas aplicaciones, como filtrar correos electrónicos, mostrar publicaciones en redes sociales y sugerir videos en línea.

Ordenación

• Un ejemplo de problema básico que se puede resolver con un algoritmo es ordenar una lista, como una lista de libros.
• El problema de ordenar una lista puede resolverse de manera ineficiente, comparando cada libro con los demás, lo que tardaría 2 días para ordenar 840 libros.
• Un algoritmo de ordenación más eficiente es QuickSort, que puede ordenar 840 libros en aproximadamente 2 horas.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

• Los algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificar y procesar grandes cantidades de datos, y también aprender de esos datos para hacer predicciones y tomar decisiones.
• El aprendizaje automático se utiliza para predecir cosas como el precio de los billetes de avión o qué video te va a mantener interesado.

Aplicaciones

• Los algoritmos de aprendizaje automático se aplican en diversas áreas, como redes sociales, recomendaciones de servicios de streaming, reconocimiento facial, servicios de comprar por internet, sistemas anti-fraude de los bancos y muchos más.
• El aprendizaje automático es una parte esencial de la inteligencia artificial, que es hacer que las máquinas o sistemas puedan imitar comportamientos humanos como aprender o resolver problemas.

Problemas

• Los algoritmos pueden crear una burbuja que distorsiona o da una visión parcial de la realidad si se alimentan de nuestros datos y nos muestran solo lo que consideran que nosotros queremos.
• Los algoritmos pueden tener sesgos según su educación, como si un algoritmo de clasificación de imágenes se alimenta solo con fotos de gente blanca.
• Es esencial saber cómo están programados los algoritmos para corregir sesgos y problemas.