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How a machine learns to sortCómo aprende a ordenar una máquina

Train a simple machine to sort made-up cats and dogs from examples, watch its line move with each mistake, and test it fairly on animals it has never seen.Entrene una máquina sencilla para ordenar gatos y perros inventados a partir de ejemplos, vea moverse su línea con cada error y pruébela de forma justa con animales que nunca ha visto.

A plane of made-up animals, cats drawn as heads with pointed ears and dogs as heads with hanging ears, sorted by ears and nose before the machine has learned a dividing line, and below it a new card with a head in profile.

The drawing shows where it starts. It runs here once its script has loaded.El dibujo muestra dónde empieza. Funciona aquí una vez que carga su código.

Your challengeSu reto

  1. With the fair deck, train the machine until a whole round has no mistakes.Con el mazo parejo, entrene la máquina hasta que una ronda completa no tenga errores. Not done yet.Todavía no.
  2. Train it on the lopsided deck and catch it calling a test dog a cat.Entrénela con el mazo disparejo y descúbrala llamando gato a un perro de prueba. Not done yet.Todavía no.
  3. Fix the lopsided deck with cards of your own, and train until it gets eleven of the twelve test animals right.Arregle el mazo disparejo con tarjetas suyas y entrene hasta que acierte once de los doce animales de prueba. Not done yet.Todavía no.

Every challenge done. Now try it for real at home.Todos los retos logrados. Ahora pruébelo de verdad en casa.

Which deck does the machine learn from?¿De qué mazo aprende la máquina?

Test cats it calls cats, animals it never trained onGatos de prueba que llama gatos, animales con los que nunca practicó

Test dogs it calls dogsPerros de prueba que llama perros

Percent wrong on each kind:Porcentaje de errores con cada clase:

Its own practice cards it sorts rightSus propias tarjetas de práctica que ordena bien

Training so far:Entrenamiento hasta ahora:

Its weights, the numbers it learned:Sus pesos, los números que aprendió: earsorejas nosenariz pushempuje

The new card:La tarjeta nueva:

Every animal here is made up. A head with pointed ears is a cat, one with hanging ears a dog. Filled heads are the practice cards it learns from; hollow heads are the twelve test animals it never trains on. The shaded sides show what the machine would say there, and a dashed ring marks each animal it gets wrong right now. Tap the plane to move the new card there.Cada animal aquí es inventado. Una cabeza con orejas puntiagudas es un gato, una con orejas caídas un perro. Las cabezas rellenas son las tarjetas de práctica de las que aprende; las huecas son los doce animales de prueba con los que nunca practica. Los lados sombreados muestran lo que diría la máquina ahí, y un anillo punteado marca cada animal con el que se equivoca ahora. Toque el plano para mover ahí la tarjeta nueva.

What is happeningQué está pasando

A person made this tool. A person chose what it looks at, how pointy an animal’s ears are and how long its nose is, and the rule it uses to learn. Nobody ever tells it the rule for cats and dogs.Una persona hizo esta herramienta. Una persona eligió lo que mira, qué tan puntiagudas son las orejas de un animal y qué tan larga es su nariz, y la regla que usa para aprender. Nadie le dice nunca la regla para gatos y perros.

It learns from examples. For each card it adds up a vote: each feature times its weight, plus a push. Above zero it says cat, below zero it says dog. When a guess is wrong, it nudges its weights toward the right answer, and the dividing line moves. When a whole round of cards brings no mistakes, the line stops moving.Aprende de ejemplos. Para cada tarjeta suma un voto: cada rasgo por su peso, más un empuje. Arriba de cero dice gato, abajo de cero dice perro. Cuando se equivoca, ajusta sus pesos hacia la respuesta correcta, y la línea divisoria se mueve. Cuando una ronda completa de tarjetas no trae errores, la línea deja de moverse.

It can be wrong. The fair test uses animals it never trained on, and even then it misses one, a dog with pointy ears and a short nose. Trained on a lopsided deck whose dogs all have floppy ears, it calls half the test dogs cats. That is bias, and it comes from the examples, so the fix is better examples, not scolding the machine.Puede equivocarse. La prueba justa usa animales con los que nunca practicó, y aun así falla con uno, un perro de orejas puntiagudas y nariz corta. Entrenada con un mazo disparejo cuyos perros tienen todos las orejas caídas, llama gatos a la mitad de los perros de prueba. Eso es sesgo, y viene de los ejemplos, así que la solución son mejores ejemplos, no regañar a la máquina.

Things to tryCosas para probar

  • Press Check one card a few times and watch which mistakes move the line.Oprima Revisar una tarjeta varias veces y vea qué errores mueven la línea.
  • Train the lopsided deck and read the percent wrong for cats and for dogs. Which kind does it treat unfairly?Entrene el mazo disparejo y lea el porcentaje de errores con gatos y con perros. ¿A qué clase trata injustamente?
  • Choose the empty deck and teach the machine with as few cards as you can.Elija el mazo vacío y enséñele a la máquina con la menor cantidad de tarjetas que pueda.
  • Compare its score on its own practice cards with its score on the test animals. Why is the test the honest one?Compare su resultado con sus propias tarjetas de práctica y con los animales de prueba. ¿Por qué la prueba es la honesta?

This is a model. Every animal here is made up, and real animals cannot be sorted by two features alone. Real classifiers look at many more features and learn from many more examples, and many draw curved lines, but they learn the same way: from examples, by changing numbers when they are wrong.Esto es un modelo. Cada animal aquí es inventado, y los animales reales no se pueden ordenar solo con dos rasgos. Los clasificadores reales miran muchos más rasgos y aprenden de muchos más ejemplos, y muchos trazan líneas curvas, pero aprenden de la misma manera: de ejemplos, cambiando números cuando se equivocan.

Use it, share it, adapt itÚsela, compártala, adáptela

The credit to copyEl crédito para copiar

Free BYRD, CC BY. “How a machine learns to sort” from the Byrd Academy STEM Curriculum by Byrd EDU, byrdathome.org.Free BYRD, CC BY. “Cómo aprende a ordenar una máquina”, del Currículo STEM de Byrd Academy, de Byrd EDU, byrdathome.org.

This is free to use, share and adapt, even commercially, under the Creative Commons Attribution 4.0 International license (CC BY 4.0), with this credit. What Free BYRD means.Esto es libre de usar, compartir y adaptar, incluso con fines comerciales, bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0), con este crédito. Qué significa Free BYRD.

Keep goingSiga adelante

What to do nextQué hacer después

Make it harderHágalo más difícil

Work out the machine’s vote for the new card by hand from its weights and check it against the vote shown. Then predict which way the line will move before you press Check one card.Calcule a mano el voto de la máquina para la tarjeta nueva con sus pesos y compárelo con el voto que se muestra. Luego prediga hacia dónde se moverá la línea antes de oprimir Revisar una tarjeta.

For a younger onePara alguien más pequeño

Play it with paper: one person sorts animal pictures into two piles by a secret rule, and the other learns the rule only from the examples.Juéguelo con papel: una persona ordena dibujos de animales en dos montones con una regla secreta, y la otra aprende la regla solo con los ejemplos.

Try this nextPruebe esto después

AIGrades 3 to 5Grados 3 a 5 How does a machine learn?¿Cómo aprende una máquina? AI-ES-04

Training GamesJuegos de entrenamiento

Learners become the machine: they learn a secret rule only from example cards, break it with tricky cases, and see why fair examples make fair machines.Los estudiantes se convierten en la máquina: aprenden una regla secreta solo con tarjetas de ejemplo, la rompen con casos difíciles y ven por qué ejemplos justos hacen máquinas justas.

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Grades 3 to 5Grados 3 a 5

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AIGrades 6 to 8Grados 6 a 8 What is actually in there, inside the black box of an AI model?¿Qué hay realmente ahí dentro, en la caja negra de un modelo de IA? AI-JH-01

Inside the Black BoxDentro de la caja negra

Run a machine by hand: weighted votes, feedback and fixing errors stop being metaphors when you perform them yourself.Haga funcionar una máquina a mano: los votos con peso, la retroalimentación y la corrección de errores dejan de ser metáforas cuando usted mismo los realiza.

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Grades 6 to 8Grados 6 a 8

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AIGrades 6 to 8Grados 6 a 8 What did it eat? What was the model trained on, and how does that shape what it does?¿Qué comió? ¿Con qué se entrenó el modelo y cómo influye eso en lo que hace? AI-JH-03

Data and BiasDatos y sesgo

Train two card sorters, one on a fair deck and one on a lopsided deck, and measure how differently they behave. Bias becomes something you can count and fix with data.Entrene dos clasificadores de tarjetas, uno con un mazo equilibrado y otro con un mazo desequilibrado, y mida qué tan distinto se comportan. El sesgo se vuelve algo que se puede contar y corregir con datos.

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AIGrades 6 to 8Grados 6 a 8 Can we train one ourselves?¿Podemos entrenar uno nosotros mismos? AI-JH-07

Classifier LabLaboratorio de clasificadores

Train a classifier yourself, honestly: balanced data in, a test on cases it has never seen, a confusion table read, and improvement earned with better data.Entrene usted mismo un clasificador, con honestidad: datos equilibrados, una prueba con casos que nunca ha visto, una tabla de confusión leída y una mejora ganada con mejores datos.

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