Clasificación / predicción

• ¿Qué factores predicen la satisfacción con la democracia en América Latina?
  • → Reg. logística + Random Forest con datos de Latinobarómetro
• ¿Se puede predecir el resultado electoral de un municipio a partir de indicadores socioeconómicos?
  • → LASSO + validación cruzada
• ¿Qué características de un tweet predicen si será compartido masivamente?
  • → Clasificación binaria + ingeniería de variables

Texto / LLMs

• ¿Cómo ha cambiado el discurso sobre inmigración en la prensa uruguaya en los últimos 10 años?
  • → TF-IDF + LDA + sentimiento
• ¿Pueden los LLMs anotar el tono de respuestas abiertas de encuestas con precisión comparable a humanos?
  • → Anotación con ellmer + comparación
• ¿Existen sesgos de género en las recomendaciones de ChatGPT sobre carreras profesionales?
  • → Auditoría de sesgo con prompts controlados

Pregunta: ¿los LLMs clasifican el sentimiento de tweets políticos en español con la misma precisión que anotadores humanos?

Datos: 500 tweets sobre elecciones en Uruguay (2024), ya anotados por 3 investigadores

Técnica: Clasificación con ellmer (GPT-4o-mini y Claude Haiku), comparando con etiquetas humanas

Evaluación: accuracy, precision, recall; comparar con acuerdo inter-anotador (Cohen’s kappa)

Consideraciones éticas:

• Los tweets son públicos pero las personas no consintieron ser analizadas
• Los LLMs pueden tener sesgos con el español rioplatense
• El sentimiento político es subjetivo; ¿quién tiene la “respuesta correcta”?
• Costo de la API vs. costo de anotadores humanos

Por qué importa: si los LLMs funcionan bien, democratizan el acceso al análisis de texto a gran escala para investigadores con pocos recursos

Día 1: Fundamentos

• ¿Qué es la IA? Historia, tipos de aprendizaje
• Flujo de trabajo de ML, métricas
• Primer modelo con tidymodels

Día 2: Aprendizaje supervisado

• Regresión logística, árboles, Random Forest
• Predicción vs. explicación
• Regularización (LASSO, Ridge, Elastic Net)

Día 3: Texto y no supervisado

• K-means, PCA
• Tokenización, TF-IDF, sentimiento, LDA

Día 4: LLMs y aplicaciones

• Transformers, embeddings, atención
• Prompt engineering (PTCF, CoT, few-shot)
• Alucinaciones, RAG
• APIs desde R con ellmer

Día 5: Modelos locales, ética y cierre

• Modelos locales con Ollama (cuantización, Modelfile)
• Sesgo algorítmico y teorema de imposibilidad
• Auditoría de equidad con fairmodels y DALEX
• Regulación (EU AI Act, Uruguay, región)
• Mini-propuestas de investigación

Recursos gratuitos

• Tidy Modeling with R (Kuhn y Silge): el libro de referencia para tidymodels
• Text Mining with R (Silge y Robinson): análisis de texto con tidytext
• Fairness and Machine Learning (Barocas, Hardt, Narayanan): ética y sesgo
• Introduction to Statistical Learning (ISLR): fundamentos de ML
• Hugging Face NLP Course: transformers y NLP
• 3Blue1Brown Neural Networks: visualizaciones de redes neuronales

Herramientas para explorar

• ellmer: LLMs desde R
• quallmer: evaluación de modelos de lenguaje
• Ollama: modelos locales sin costo de API
• NotebookLM: RAG gratuito de Google
• Transformer Explainer: visualización interactiva
• Projector TensorFlow: explorar embeddings
• LM Arena: comparar modelos de lenguaje

Comunidades

• RStudio Community: preguntas sobre R
• Hugging Face: modelos y datasets
• r/MachineLearning: noticias y discusión