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Modelo de IA: ¿Cómo funciona?

Es cierto que la Inteligencia Artificial sensible sigue siendo más ciencia ficción que hecho científico, pero podemos usar modelos de IA para realizar muchas tareas y resolver problemas complejos. Los modelos de IA se basan en algoritmos de aprendizaje automático para ser efectivos en el análisis de información, la toma de decisiones y predicciones, y proporcionar información valiosa.

Echemos un vistazo más de cerca a los modelos de IA y lo que son. También veremos cómo los modelos de IA difieren de los modelos de Machine Learning y los diferentes tipos de modelos de Machine Learning utilizados en la creación de modelos de IA.

¿Qué es un modelo de IA?

La Inteligencia Artificial es uno de los campos más fascinantes de la informática. El objetivo de los estudios de Inteligencia Artificial es crear una máquina que pueda replicar la inteligencia humana. Actualmente, la verdadera IA que puede pensar como un humano no se ha logrado. Sin embargo, esto no significa que no podamos beneficiarnos del uso de la IA.

Hoy en día, utilizamos modelos de IA para una serie de tareas analíticas y de toma de decisiones. Un modelo de IA es un programa o algoritmo que se basa en un conjunto de datos para reconocer patrones y hacer predicciones o decisiones. Cuantos más puntos de datos reciba un modelo de IA, más preciso podrá ser en sus predicciones y análisis.

Los modelos de IA se basan en la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para reconocer diferentes patrones. Los modelos de IA también utilizan algoritmos de toma de decisiones para aprender de la capacitación que han recibido, los datos que han recopilado y revisado y, en última instancia, aplicar lo que han aprendido para lograr sus objetivos predefinidos.

Los modelos de IA son muy buenos para resolver problemas difíciles que tienen una gran cantidad de datos. Son capaces de resolver con precisión problemas complejos con un grado muy alto de precisión.

¿Cuál es la diferencia entre los modelos de aprendizaje automático y los modelos de IA?

Muchas personas confunden erróneamente el Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Esto es probable porque el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Sin embargo, hay una diferencia clave entre los dos que debe tener en cuenta.

Como hemos definido anteriormente, la Inteligencia Artificial se ocupa de crear máquinas que puedan simular pensamientos, inteligencia y comportamientos humanos. Por otro lado, el Machine Learning se ocupa de proporcionar a las máquinas la capacidad de aprender por sí mismas de la experiencia y las lecciones sin la necesidad de ser programadas explícitamente.

Todos los modelos de Machine Learning son modelos de IA, pero no todos los modelos de IA serán necesariamente modelos de Machine Learning. Esta es una distinción importante que hacer, y le ayudará a comprender este tema con mayor detalle.

Los modelos de aprendizaje automático son una parte esencial del desarrollo de la IA. Después de todo, una gran parte de la inteligencia humana es la capacidad de aprender cosas y predecir resultados futuros basados en experiencias y lecciones pasadas.

Los diferentes tipos de aprendizaje automático

Hay muchos tipos diferentes de modelos de IA, y repasaremos algunos de los más destacados más adelante en esta publicación, pero antes de hacer eso, debemos repasar los diferentes tipos de Machine Learning. Hay tres tipos principales de Machine Learning:

  • Supervisado
  • No supervisado
  • Semi-supervisado

Aprendizaje automático supervisado

En un modelo de aprendizaje supervisado, un humano entrena o enseña al algoritmo qué buscar. A menudo, esta persona que realiza la capacitación es un científico de datos que es un experto en la materia en cualquier tarea que se le enseñe a hacer al algoritmo.

Por ejemplo, un algoritmo que trabaja en el reconocimiento de imágenes podría ser enseñado por un científico de datos qué imágenes contienen contenido ofensivo o explícito. A continuación, el algoritmo utiliza esta información para encontrar otras imágenes que contienen contenido similar.

Los modelos de IA que se construyen con aprendizaje supervisado se utilizan con mayor frecuencia para realizar análisis predictivos. Estos modelos utilizan decisiones pasadas tomadas por expertos en la materia para predecir las decisiones futuras que un experto podría tomar.

Aprendizaje automático no supervisado

Los modelos de IA no tienen que desarrollarse a través del entrenamiento humano. En un modelo de aprendizaje no supervisado, el software entrena el algoritmo. En algunos casos, el método de entrenamiento utilizado por el software de entrenamiento imitará el de un humano, pero no necesariamente tienen que enseñar de la misma manera.

Los modelos de IA construidos con aprendizaje no supervisado se utilizan con mayor frecuencia para realizar análisis descriptivos. Estas tareas incluyen el resumen de contenido, la clasificación de contenido y la extracción de contenido. Este tipo de modelos de IA son capaces de identificar patrones y categorizar datos sin entrenamiento humano.

Aprendizaje automático semi-supervisado

Los modelos de aprendizaje semi-supervisado combinan un poco de los dos modelos anteriores que hemos discutido. En un entorno de aprendizaje semi-supervisado, un humano hace parte del entrenamiento, y el software se deja para manejar el resto basado en el entrenamiento inicial realizado por el humano.

Dado que los modelos de IA construidos con aprendizaje semi-supervisado obtienen un poco de ambos estilos de aprendizaje, también son capaces de realizar tareas de análisis predictivo y descriptivo dependiendo del propósito para el que están diseñados.

Modelos comunes de IA

Hay varios modelos de IA diferentes, y todos funcionan de manera un poco diferente. Algunos de los modelos más populares son:

  • Redes neuronales profundas
  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Árboles de decisión
  • Bosque aleatorio

Redes neuronales profundas

La red neuronal profunda es uno de los modelos de IA / ML más populares y ampliamente utilizados. El diseño de este modelo se inspiró en el cerebro humano y su red neuronal. Este modelo de IA utiliza capas de neuronas artificiales para combinar múltiples entradas y proporcionar un único valor de salida.

Las redes neuronales profundas se han utilizado ampliamente en el desarrollo de aplicaciones móviles para proporcionar servicios de reconocimiento de voz e imagen y procesamiento de lenguaje natural. Este modelo de IA representa la vanguardia de la Inteligencia Artificial. Es muy hábil para resolver problemas complejos que poseen grandes conjuntos de datos.

Regresión lineal

Este modelo de IA es muy popular entre los científicos de datos que trabajan en estadística. La regresión lineal se basa en un modelo de aprendizaje supervisado. Estos modelos de IA tienen la tarea de identificar la relación entre las variables de entrada y salida.

Un modelo de regresión lineal es capaz de predecir el valor de una variable dependiente en función del valor de una variable independiente. Estos modelos se utilizan en una serie de industrias diferentes, incluyendo la salud, los seguros y la banca.

Regresión logística

Este es otro modelo de IA popular, y está estrechamente relacionado con el modelo de regresión lineal. Lo que hace que el modelo de regresión logística sea diferente del modelo de regresión lineal es que solo se utiliza para resolver problemas basados en la clasificación.

La regresión logística es el mejor modelo de IA para resolver un problema de clasificación binaria. Este modelo es experto en predecir el valor o la clase de una variable dependiente basada en un conjunto de variables independientes.

Árboles de decisión

Este modelo de IA es muy simple y también extremadamente eficiente. El árbol de decisiones utiliza datos de decisiones pasadas para llegar a una conclusión. Estos árboles a menudo siguen un patrón básico si/entonces. Por ejemplo, si comes un sándwich en casa, entonces no necesitarás comprar el almuerzo.

Los árboles de decisión se pueden utilizar para resolver problemas de regresión y clasificación.

Bosque aleatorio

Si un árbol de decisión es un poderoso modelo de IA, ¿Qué tan poderoso es un bosque entero? Un bosque aleatorio es una colección de árboles de decisión. Cada árbol de decisión devuelve su propio resultado o decisión, que luego se fusiona con los resultados de cada otro árbol en el bosque. Los resultados combinados se utilizan para hacer una predicción o decisión más precisa.

El bosque aleatorio es un gran modelo de IA cuando tienes un gran conjunto de datos. Este modelo se utiliza para resolver problemas de regresión y clasificación.

Reflexiones finales

Si bien la Inteligencia Artificial sensible, como la que se popularizado por la ciencia ficción, no es una realidad, todavía hay muchos usos prácticos e importantes para los modelos y herramientas de IA. Si su organización está buscando aprovechar al máximo sus datos y tomar mejores decisiones, el uso de la IA es una excelente manera de lograrlo.

CEO Inleggo