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Al escuchar a la gente hablar de Inteligencia Artificial (IA) hoy en día, puede tener la impresión de que se trata de un fenómeno nuevo. Si bien hay personas que elogian a la IA por hacer que algunos trabajos que antes eran imposibles sean más fáciles de realizar, hay otros que culpan a la tecnología por la pérdida de empleos y privacidad. Además, hay personas que plantean cuestiones éticas sobre la estrecha relación entre las máquinas y los seres humanos.
La IA no es un fenómeno nuevo. Quizás la única razón por la que se habla tanto sobre la IA hoy en día es por la disponibilidad y el uso generalizados de las supercomputadoras. Ya a mediados del siglo XX, el concepto de reemplazar humanos con máquinas para realizar ciertas tareas ya estaba bien desarrollado. Si bien las computadoras disponibles en ese momento tenían una capacidad limitada y también eran muy costosas, los avances tecnológicos nos han brindado computadoras asequibles y de mejor rendimiento.
Hoy en día, es imposible imaginar una industria que no utilice alguna forma de IA. Viviendo en la era de los”grandes datos”, solo piense en las enormes cantidades de información que ahora podemos recopilar y luego imagine cómo podríamos procesarla sin el uso de máquinas. En el futuro, solo podemos esperar que el uso de máquinas inteligentes se generalice y, según la industria en la que trabaje, deberá identificar el modelo de IA adecuado para sus necesidades. Antes de discutir los diferentes tipos de modelos de IA que necesita saber hoy, primero averigüemos qué es un modelo de IA.
¿Qué es un modelo de IA?
Un modelo de IA es un software programa capacitado para realizar tareas específicas. El programa de software generalmente se entrena usando datos específicos para reconocer ciertos patrones y usa esta información para realizar la tarea en cuestión. Los modelos de IA se utilizan para resolver problemas y usan algoritmos predefinidos para aprender y razonar a partir de los datos disponibles para producir los resultados deseados. El modelado de IA ayuda en la toma de decisiones al producir resultados tan buenos como los producidos por seres humanos.
Hoy, encontrará modelos de IA utilizados en casi todas las industrias. La complejidad del modelo de IA utilizado en un determinado escenario variará según la complejidad de la tarea. La IA ahora se utiliza para tareas como reconocimiento facial, asistencia de voz, compras personalizadas, redacción, prevención de fraudes y gestión de recursos humanos, entre muchas otras.
AI es especialmente útil para la visualización de análisis de big data y puede usarse para extraer predicciones estratégicas para negocios, finanzas, internet de las cosas.
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Los diferentes modelos de IA que necesita comprender hoy
Los modelos de IA que se utilizan hoy difieren según las tareas que se requieren actuar. Dado que los modelos de IA usan algoritmos para comprender las entradas antes de producir una salida, es posible que los desarrolladores de IA usen varios algoritmos al mismo tiempo.
Los modelos de IA difieren según cómo se crean. Los desarrolladores de IA podrían usar varios métodos de creación, incluido el aprendizaje supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje no supervisado. A continuación, se encuentran los modelos de IA más comunes que se usan en la actualidad.
#1. Regresión lineal
La regresión lineal es el modelo de IA muy utilizado en estadísticas. El modelo utiliza datos conocidos para predecir el valor de los datos desconocidos. Mediante la creación de ecuaciones lineales, los desarrolladores pueden predecir con precisión el valor de las variables desconocidas mediante el uso de la variable independiente o conocida.
En los negocios, la regresión lineal se usa ampliamente para proporcionar información inteligente. Mediante el uso de datos disponibles (conocidos), la empresa puede predecir tendencias futuras para ayudarlo a tomar decisiones cruciales. La regresión lineal es el modelo de IA que encontrará ampliamente utilizado por bancos, compañías de seguros, científicos ambientales e incluso personas que desean averiguar qué predicen los datos disponibles sobre los cambios en el futuro. La regresión lineal se incluye en los modelos de IA de aprendizaje supervisado.
#2. Regresión logística
La regresión logística está estrechamente relacionada con la regresión lineal y también se incluye en los modelos de aprendizaje supervisado. Se utiliza para calcular los valores o probabilidades de ecuaciones binarias. Una ecuación binaria tiene una respuesta de”sí”o”no”.
Si, por ejemplo, desea saber si una persona tiene probabilidades de sufrir una enfermedad cardíaca, puede usar la regresión logística ya que hay sólo dos posibilidades: sí o no. Para determinar si la persona que está analizando es un posible candidato a una enfermedad cardíaca, puede considerar factores como la edad, la nacionalidad, el estilo de vida (¿fuma y bebe? etc.). Estos factores son variables independientes y ayudarán a predecir el resultado o variable dependiente.
Además de la industria de la salud (como en nuestro ejemplo anterior), la regresión logística también se usa ampliamente en marketing. Las empresas de comercio electrónico lo encuentran útil para predecir la probabilidad de captar un público objetivo: ¿le gustará al público nuestra colección de verano? ¿Deberíamos comercializar a las personas en el país X?
#3. Redes neuronales profundas
Para comprender las redes neuronales profundas, sería útil explicar primero qué es una red neuronal. El término red neuronal se refiere a la tecnología que se desarrolla para simular las actividades del cerebro humano. El cerebro humano es complejo y tiene varias capas de conexiones neuronales. Una red neuronal profunda se refiere a una red con varias redes neuronales y, por lo tanto, es de una complejidad considerable.
Dado que se supone que las redes neuronales profundas funcionan a la par con el cerebro humano, son capaces de procesar datos en las formas más complejas. Con las redes neuronales profundas, no solo se trata de protocolos simples de entrada y salida, sino que también se manejan datos no estructurados y sin etiquetar. Las capas en una red neuronal profunda tienen funciones específicas, pero todas ellas están diseñadas para trabajar en conjunto para brindar resultados.
Así como los cerebros humanos difieren, también lo hacen las redes neuronales profundas. Una red que tiene más capas es más profunda (y mejor) que una que tiene menos capas. Debido a su complejidad y semejanza con el cerebro humano, las redes neuronales profundas se han aplicado en situaciones en las que pueden sustituir el trabajo humano sin comprometer el rendimiento.
Varias industrias han encontrado beneficioso el uso de redes neuronales profundas. Las agencias gubernamentales utilizan esta tecnología para pescar a los delincuentes mediante el uso de funciones de reconocimiento facial. Hoy en día, incluso encontrará robots que entienden los comandos de voz humanos o entablan una conversación con humanos. Gracias al uso de redes neuronales profundas, nos dirigimos a un futuro en el que los aviones de combate no estarán tripulados y los vehículos no necesitarán conductores.
#4. Árboles de decisión
Los árboles de decisión se usan comúnmente para resolver problemas de clasificación y regresión.
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Cayendo bajo los algoritmos de aprendizaje supervisado, el modelo de IA de árboles de decisión se usa ampliamente para resolver problemas de clasificación y regresión. El modelo de árboles de decisión es bastante sencillo y se basa en datos utilizados para tomar decisiones pasadas. Los árboles de decisión recibieron su nombre por la forma en que están ordenados jerárquicamente. Siguiendo la estructura de un árbol, un árbol de decisión tendrá una raíz, ramas, nodos internos y hojas.
El nodo raíz es el comienzo de un árbol de decisión que tiene ramas salientes. Las ramas salientes contienen nodos internos (también conocidos como nodos de decisión). Según los datos disponibles de los nodos internos, todos los resultados posibles se envían a las notas de hoja y, por lo tanto, se utilizarán para tomar decisiones.
Si bien los árboles de decisión simples son fáciles de administrar, algunos árboles se vuelven tan grandes que podrían volverse inmanejables o demasiado complejos de interpretar. La complejidad aumenta con el crecimiento del tamaño del árbol y, como sucede en la vida real, debe llegar el momento en que se podará el árbol.
Los árboles de decisión son utilizados por empresas de diferentes industrias como ayuda en la toma de decisiones.. Dado que comparan todas las posibles consecuencias de tomar una decisión, ayudan a las empresas a elegir el mejor curso de acción.
#5. Bosque aleatorio
Siguiendo la idea de los árboles de decisión se encuentra el modelo de IA de bosque aleatorio. Si su organización usa un solo árbol para tomar decisiones, ¿no cree que sería mejor un bosque de árboles aleatorio?
Uno de los problemas a los que son propensos los árboles de decisión es el sesgo. Cuando usa un bosque de árboles aleatorio, llegará a mejores decisiones, especialmente cuando los árboles no están correlacionados. Si bien confía en que cada árbol tome la mejor decisión, cuando tiene un bosque de árboles que brindan decisiones independientes, se habrá beneficiado de muchas opiniones imparciales.
Para hacer el mejor uso de los bosques aleatorios, el bosque se entrena a través de un proceso conocido como embolsado. A través de este proceso, el modelo de IA de bosque aleatorio toma el promedio de la salida de varios árboles de decisión y, a partir de este promedio, puede ver la decisión más popular. El nivel de precisión aumenta proporcionalmente al número de árboles en un bosque. Cuando usa bosques aleatorios, básicamente está usando múltiples clasificadores para encontrar la mejor solución a un problema complejo.
Los bosques aleatorios se usan en muchas industrias, incluidas el comercio electrónico, las finanzas y la atención médica. En finanzas, por ejemplo, los gerentes de crédito usan árboles aleatorios para evaluar a los clientes y tomar una decisión sobre si otorgar o no crédito.
#6. Naïve Bayes
Naïve Bayes es un modelo de IA que opera bajo el supuesto de que las entradas iniciales en un algoritmo no tienen ninguna relación. El modelo se basa en el Teorema de Bayes para el cálculo de probabilidades condicionales. El modelo Naïve Bayes asume que cada entrada hace una contribución igual e independiente a un resultado, de ahí el uso de la palabra ingenuo. En comparación con otros modelos, Naïve Bayes es fácil de aprender e implementar, pero ofrece resultados sobresalientes. Además, este modelo de IA ocupa muy poco espacio de almacenamiento. Naïve Bayes se usa ampliamente para el filtrado de spam y la clasificación de documentos, entre otros usos.
#7. K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) pertenece a la familia de modelos de IA supervisada y generalmente se elige porque es fácil de implementar y es capaz de manejar grandes cantidades de datos de entrenamiento.
KNN recibe su nombre de la forma en que clasifica los datos. Una vez que se han ingresado los datos iniciales, cualquier dato posterior se clasificará según su similitud con los datos existentes, de ahí el término”vecino más cercano”. KNN se puede usar para la regresión, pero se usa más ampliamente en la clasificación debido a la forma en que se almacenan los datos de entrada. Este modelo de IA es utilizado por varias industrias, incluidas las instalaciones de atención médica, las instituciones financieras y las aplicaciones de procesamiento de datos.
#8. Análisis discriminante lineal
El análisis discriminante lineal (LDA) también pertenece a la clase de modelos de IA supervisados y se utiliza principalmente con fines de clasificación. Este modelo de IA se utiliza para encontrar el mejor discriminante lineal, o separador, entre dos clases de datos. Comienza enseñando al algoritmo la función discriminante lineal y una vez que se aprende esta función, se usará para predecir la clasificación de los datos subsiguientes.
A la mayoría de los usuarios de LDA les gusta por su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y también por su flexibilidad y precisión. Para ayudar a producir los resultados más precisos, LDA generalmente se enfoca en las características más importantes de los datos. LDA también se usa para la reducción de la dimensionalidad: cuando se presentan conjuntos de datos que tienen características casi similares, el algoritmo trabajará para reducir esas características y resaltar las más cruciales. Este modelo de IA se utiliza en una variedad de industrias donde la precisión es fundamental. Se utiliza para el reconocimiento facial y también ayuda en la clasificación de correos electrónicos.
Conclusión
La IA llegó para quedarse y su uso solo aumentará en el futuro. Cualquiera que sea el negocio en el que pueda estar involucrado, no invertir en uno o varios modelos de IA solo podría ser un perjuicio para su negocio. Si bien los modelos de IA funcionan de manera diferente, son activos inevitables en el entorno empresarial moderno (y futuro). Cuando desee monitorear su fuerza laboral o realizar una investigación de antecedentes sobre nuevos empleados, invertir en IA podría ahorrarle dinero y ayudarlo a evitar litigios. La IA también ayudará a mejorar la velocidad de las operaciones comerciales, mejorar las relaciones con los clientes, reducir la cantidad de errores cometidos por errores humanos inevitables y ayudar a administrar y retener el talento. En pocas palabras, la IA debe considerarse una inversión comercial en lugar de un costo y sus beneficios a largo plazo superan con creces los costos de desembolso de capital inicial.
Los 8 modelos diferentes de IA que debe comprender hoy Preguntas formuladas)
¿Qué es un modelo de IA?
Un modelo de IA es un marco matemático o una estructura algorítmica utilizada en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial que permite a las computadoras para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones. Un modelo de IA está diseñado para imitar la inteligencia humana procesando información e identificando patrones o relaciones dentro de los datos. Esto se puede hacer utilizando una variedad de técnicas, incluidos métodos estadísticos, redes neuronales, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte. La precisión y la eficacia de un modelo de IA dependen de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento, así como de la complejidad del propio modelo.
¿Por qué son importantes los modelos de IA?
Los modelos de IA son importantes porque permiten que las máquinas aprendan y tomen decisiones basadas en datos, sin estar programadas explícitamente para hacerlo. Esta capacidad tiene una amplia gama de aplicaciones y beneficios en varias industrias y dominios. Los modelos de IA se pueden usar para resolver una amplia gama de problemas en varios campos, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis predictivo, la robótica y los sistemas autónomos.
Los modelos de IA también pueden ayudar a mejorar la precisión y la eficacia de la toma de decisiones al permitir que las máquinas procesen y analicen grandes cantidades de datos con mayor rapidez y precisión que los humanos. Esto puede ser particularmente útil en dominios como finanzas, atención médica y transporte, donde tomar la decisión correcta de manera rápida y precisa puede tener un impacto significativo en los resultados.
¿Cuál es el valor de la IA para las empresas? ?
La IA es una herramienta valiosa para las empresas en muchas industrias y dominios, que ofrece numerosos beneficios que pueden ayudar a las empresas a optimizar sus operaciones y obtener una ventaja competitiva. Al automatizar las tareas rutinarias, mejorar la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente, aumentar la eficiencia operativa, reducir el riesgo e impulsar la innovación, la IA tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas operan e interactúan con sus clientes. A medida que el campo de la IA continúa evolucionando y avanzando, las empresas que aprovechan la IA de manera efectiva estarán bien posicionadas para tener éxito en un panorama empresarial que cambia rápidamente.
¿Cuál es la diferencia entre IA y ML?
La inteligencia artificial (IA) es el amplio campo de la informática y la ingeniería que se ocupa de la creación de máquinas que pueden simular la inteligencia y el comportamiento humanos. La IA abarca una amplia gama de técnicas, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la robótica y más. Por otro lado, el aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA que se enfoca en crear algoritmos y modelos que permiten que las computadoras aprendan de los datos y hagan predicciones o decisiones sin ser programados explícitamente.
Qué Cuál es el futuro de la IA?
El futuro de la IA es prometedor y está lleno de posibilidades. La tecnología de IA seguirá avanzando, lo que dará como resultado una mayor automatización de varias tareas, lo que conducirá a una mayor eficiencia y productividad en industrias como la fabricación, la logística y el servicio al cliente. Los algoritmos de IA también ayudarán a mejorar la toma de decisiones en campos como las finanzas, la atención médica y el derecho al proporcionar información y recomendaciones basadas en grandes cantidades de datos. Además, la IA desempeñará un papel crucial en el desarrollo de robots cada vez más sofisticados que puedan realizar tareas complejas, como interactuar con humanos en entornos sociales, realizar cirugías y explorar el espacio. Además, la IA puede brindar una experiencia más personalizada mediante el análisis de datos sobre preferencias y comportamientos individuales en áreas como marketing, entretenimiento y educación.
En general, el futuro de la IA presentará tanto oportunidades como desafíos, y Dependerá de los humanos garantizar que la IA se utilice de manera responsable y ética.