La guía completa de algoritmos de IA

La inteligencia artificial está apareciendo en todas las industrias y en todos los procesos, ya sea en fabricación, marketing, almacenamiento o logística. Hay decenas de ejemplos de IA en el mundo real.

Eso incluye casos de uso técnicos, como la automatización de la fuerza laboral humana y procesos robóticos, hasta aplicaciones básicas. Verá IA en motores de búsqueda, mapas y navegación, editores de texto y más.

¿Pero alguna vez has pensado en cómo funcionan estas máquinas?

Los sistemas de IA funcionan con algoritmos, pero no todos los algoritmos de IA son iguales . Si comprende cómo funcionan los algoritmos de IA, podrá facilitar sus procesos comerciales y ahorrar horas de trabajo manual.

Este artículo analizará los tipos de algoritmos de IA, cómo funcionan y cómo entrenar la IA para obtener los mejores resultados.

¿Qué son los algoritmos de IA?

¿Cómo funcionan los algoritmos de IA?

Tipos de algoritmos de IA

Consejos para entrenar tu IA

Los algoritmos de IA son instrucciones que permiten a las máquinas analizar datos, realizar tareas y tomar decisiones. Es un subconjunto del aprendizaje automático que le dice a las computadoras que aprendan y operen de forma independiente.

Todas las tareas que realiza la IA funcionan con algoritmos específicos. Desde que enciende su sistema hasta que navega por Internet, los algoritmos de IA trabajan con otros algoritmos de aprendizaje automático para realizar y completar cada tarea.

Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático permiten a las computadoras predecir patrones, evaluar tendencias, calcular la precisión y optimizar procesos.

Este vídeo explica el funcionamiento de los algoritmos de IA y las funciones que pueden realizar:

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Los algoritmos de IA funcionan de esta manera: identifican los patrones, reconocen los comportamientos y empoderan a las máquinas para tomar decisiones.

Digamos que le dices a tu asistente de voz como Alexa o Google Home que transmita tu música favorita.

El algoritmo de IA en el que se basa primero reconocerá y recordará su voz, se familiarizará con su elección de música y luego recordará y reproducirá su música más reproducida con solo reconocerla.

De manera similar, las herramientas de edición de contenido de IA funcionan con algoritmos como los modelos de generación de lenguaje natural (NLG) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) que siguen ciertas reglas y patrones para lograr los resultados deseados.

Esto no es ciencia espacial, sino una fórmula simple: "Cuanto más aprendes, más creces". A medida que proporciona datos enriquecidos a los sistemas informáticos, los algoritmos los utilizan para adquirir conocimientos y realizar tareas de manera más eficiente.

En el nivel más básico, un algoritmo de IA recopila los datos para el entrenamiento y luego los utiliza para modificar su conocimiento. Luego, utiliza este conocimiento para completar las tareas y mejorar la precisión.

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Así como un cálculo matemático tiene varias fórmulas con el mismo resultado, los algoritmos de IA las tienen.

Los diferentes casos de uso empresarial tienen diferentes algoritmos y categorías. Por ejemplo, el algoritmo utilizado en varios chatbots difiere de los utilizados en el diseño de vehículos autónomos.

Hay tres grandes grupos de algoritmos de IA bajo los cuales se encuentran cientos de otros algoritmos: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. La diferencia es cómo se entrenan y cómo funcionan.

1. Algoritmos de aprendizaje supervisado

La primera forma de algoritmo más popular es el algoritmo de aprendizaje supervisado. Implica entrenar un modelo con datos etiquetados para hacer predicciones o clasificar datos nuevos e invisibles.

El nombre "supervisado" significa trabajar bajo la supervisión de conjuntos de entrenamiento. Funciona simplemente utilizando el resultado deseado para realizar una validación cruzada con las entradas proporcionadas y entrenarlo para que aprenda con el tiempo.

Este algoritmo de aprendizaje se crea bajo la supervisión de un equipo de expertos y científicos de datos dedicados para probar y verificar errores.

Los desarrolladores entrenan los datos para lograr el máximo rendimiento y luego eligen el modelo con el mayor rendimiento.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado suelen resolver problemas de clasificación y regresión. Los ejemplos dentro de esto incluyen redes neuronales, árboles de decisión, regresión lineal de bosque aleatorio, regresión de series temporales y regresión logística.

Casos de uso: los especialistas en marketing utilizan este algoritmo de inteligencia artificial para predecir las ventas en el tiempo, mapear los sentimientos de los clientes, realizar un seguimiento de los precios de las acciones y más. Otros casos de uso de algoritmos supervisados ​​implican el reconocimiento de texto, la categorización de objetos y la detección de spam.

Lo que nos gusta: el aprendizaje supervisado crea y entrena el algoritmo de manera escalable. Para las organizaciones, ahorra el trabajo manual de los empleados y crea una experiencia personalizada.

Lo bueno de este algoritmo es su proceso simple que proporciona altos resultados y genera información precisa.

2. Algoritmos de aprendizaje no supervisados

El aprendizaje no supervisado utiliza datos sin etiquetar para alimentar y entrenar los algoritmos. Mientras que el aprendizaje supervisado tiene clases predefinidas, los no supervisados ​​se entrenan y crecen identificando los patrones y formando grupos dentro del conjunto de datos dado.

En pocas palabras, el aprendizaje supervisado se realiza bajo supervisión humana, mientras que el aprendizaje no supervisado no. El algoritmo de aprendizaje no supervisado utiliza datos sin procesar para dibujar patrones e identificar correlaciones, extrayendo los conocimientos más relevantes.

Los ejemplos más destacados de aprendizaje no supervisado incluyen la reducción de dimensiones y la agrupación, cuyo objetivo es crear grupos de objetos definidos.

Casos de uso: la agrupación y la reducción de datos tienen aplicaciones más amplias en biología, química y minería de datos.

En marketing y negocios, el aprendizaje no supervisado se utiliza mejor para la segmentación de clientes: comprender los grupos de clientes y su comportamiento.

El aprendizaje no supervisado encuentra aplicación en genética y ADN, detección de anomalías, imágenes y extracción de características en medicina.

Incluso Google utiliza el aprendizaje no supervisado para categorizar y mostrar noticias personalizadas a los lectores. En primer lugar, recopila millones de noticias sobre diversos temas.

Luego, el motor de búsqueda utiliza el análisis de conglomerados para establecer parámetros y categorizarlos según la frecuencia, los tipos, las oraciones y el recuento de palabras.

La IA generativa dibuja patrones y estructuras mediante el uso de patrones de redes neuronales. Sin embargo, no se limita a utilizar únicamente este enfoque.

Aprovecha diferentes modelos de aprendizaje (es decir, aprendizaje no supervisado y semisupervisado) para entrenar y convertir datos no estructurados en modelos básicos.

Lo que nos gusta: los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​descubren los patrones y estructuras ocultos dentro de los datos, lo que facilita el aprendizaje de funciones no supervisado y la detección de anomalías.

La mejor parte es que no necesita ningún dato etiquetado, lo que, a su vez, resulta más económico.

3. Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo funciona de la misma manera que lo hacemos los humanos. El algoritmo entrena y aprende del entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones para finalmente ajustar sus acciones en función de la retroalimentación.

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El aprendizaje por refuerzo es un ciclo continuo de retroalimentación y de las acciones que tienen lugar. Un agente digital se coloca en un entorno para aprender y recibe retroalimentación como recompensa o penalización.

A lo largo del proceso, el agente intenta decidir y conseguir el resultado deseado, que es la base de la retroalimentación. Si el feedback se recibe como recompensa, el agente repite y utiliza las mismas tácticas en el siguiente ciclo, mejorando su comportamiento.

Ejemplos de aprendizaje por refuerzo incluyen Q-learning, Deep Adversarial Networks, Monte-Carlo Tree Search (MCTS) y Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C).

Casos de uso: el aprendizaje por refuerzo es un algoritmo ampliamente utilizado que encuentra aplicaciones en marketing, atención médica, sistemas de juegos, control de tráfico y procesamiento de imágenes.

Incluso Netflix utiliza la formación de aprendizaje por refuerzo para recomendar la serie a sus usuarios y aportar personalización. Amazon gana el 35% de las compras de los consumidores gracias a las recomendaciones realizadas mediante aprendizaje reforzado.

Lo que nos gusta: El principio del aprendizaje por refuerzo reside en la toma de decisiones. Debido al sistema de recompensas y sanciones, el algoritmo comete menos errores en las etapas posteriores.

Luego sigue un patrón basado en la recompensa o la puntuación numérica que obtiene.

El éxito de sus algoritmos de IA depende principalmente del proceso de entrenamiento que emprende y de la frecuencia con la que se entrena. Hay una razón por la que las empresas tecnológicas gigantes gastan millones en preparar sus algoritmos de IA.

Sin embargo, el coste de entrenar la IA es sustancial. Por ejemplo, entrenar un modelo de IA grande como GPT-3 ascendió a 4 millones de dólares, según informó CNBC.

Incluso se estimó que el algoritmo en el que se basa el motor de recomendaciones de Netflix costaba alrededor de 1 millón de dólares.

Después de todo, es la parte más importante del ciclo de vida de su sistema de IA. Los procesos y las mejores prácticas para entrenar su algoritmo de IA pueden variar ligeramente para diferentes algoritmos.

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Estos son los mejores consejos para entrenar e implementar sus algoritmos de IA.

Determinar los casos de uso.

La base para crear y entrenar tu modelo de IA es el problema que deseas resolver. Teniendo en cuenta la situación, puede determinar sin problemas qué tipo de datos necesita este modelo de IA.

El gigante alimentario McDonald's quería una solución para crear menús digitales con precios variables en tiempo real. A medida que el cliente realiza el pedido, el precio de cada producto dependerá de las condiciones climáticas, la demanda y la distancia.

Otro caso de uso en el que han incorporado el uso de IA son las recomendaciones basadas en pedidos. Digamos que alguien hace un pedido de ensalada. El modelo de IA detecta y sugiere incluir una bebida saludable en la comida.

Es imperativo ver cómo sus pares o competidores han aprovechado los algoritmos de IA en la resolución de problemas para comprender mejor cómo usted también puede hacerlo.

Recopile y prepare sus datos.

Los sistemas de IA necesitan datos para prosperar y crecer tanto como los humanos necesitan aire.

El requisito previo para el entrenamiento de algoritmos de IA es recopilar y preparar sus datos. Por datos, nos referimos a los datos sin procesar que se utilizarán como base para entrenar su algoritmo de IA.

La mayoría de las organizaciones que adoptan algoritmos de IA dependen de estos datos sin procesar para alimentar sus sistemas digitales. Las empresas adoptan métodos de recopilación de datos, como el web scraping y el crowdsourcing, y luego utilizan API para extraer y utilizar estos datos.

Pero la mera recopilación de datos no es suficiente. El siguiente paso crucial es el preprocesamiento y la preparación de datos, que implica limpiar y formatear los datos sin procesar.

Instagram utiliza el proceso de extracción de datos preprocesando los datos proporcionados en función del comportamiento del usuario y enviando recomendaciones basadas en los datos formateados.

Seleccione su modelo de IA.

Los desarrolladores deben elegir su modelo en función del tipo de datos disponibles: el modelo que puede resolver sus problemas de manera eficiente y de primera mano. Según Oberlo, alrededor del 83% de las empresas hacen hincapié en comprender los algoritmos de IA.

La selección del modelo depende de si tiene datos etiquetados, no etiquetados o que puede servir para obtener retroalimentación del entorno.

Sin embargo, otros factores deciden la arquitectura del modelo de IA. La elección del modelo de IA también depende de:

• El tamaño y estructura de los datos.
• Complejidad del conjunto de datos disponible.
• Nivel de precisión deseado.

En función de estos factores y el tipo de problema a resolver, existen varios modelos de IA, como regresión lineal, IA de árboles de decisión, Naive Bayes, bosque aleatorio, redes neuronales y más.

Entonces, si el problema está relacionado con la resolución del procesamiento de imágenes y la identificación de objetos, la mejor opción de modelo de IA serían las redes neuronales convolucionales (CNN).

Entrena tu modelo de IA.

La base de su algoritmo de IA se basa en el entrenamiento, las pruebas y la validación del conjunto de datos. Por lo tanto, es el paso más crucial en el entrenamiento de su algoritmo de IA.

El primer paso es el proceso de formación inicial. Los datos preparados se introducen en el modelo para comprobar si hay anomalías y detectar posibles errores.

El error predominante en el modelo de IA es el sobreajuste. Esto significa que el error ocurre cuando un conjunto de datos entrenado en particular se vuelve demasiado sesgado.

Un ejemplo de sobreajuste se ve en los coches autónomos con un conjunto de datos concreto. Los vehículos funcionan mejor en condiciones climáticas y carreteras despejadas, ya que fueron entrenados más en ese conjunto de datos.

En consecuencia, los vehículos no funcionan en condiciones climáticas extremas y lugares concurridos. Cuando se le suministra un nuevo conjunto de datos, el modelo de IA no podrá reconocer el conjunto de datos.

Los pasos siguientes en el proceso de formación son la validación y las pruebas.

Mientras que la validación reexamina y evalúa los datos antes de pasar a la etapa final, la etapa de prueba implementa los conjuntos de datos y sus funcionalidades en aplicaciones del mundo real.

La etapa de prueba es cuando se quitan las ruedas de entrenamiento y se analiza el modelo para determinar su rendimiento en el mundo real utilizando datos no estructurados.

Si no funciona y no arroja los resultados deseados, el algoritmo de IA se devuelve a la etapa de entrenamiento y el proceso se repite hasta que produzca resultados satisfactorios.

Mida y realice un seguimiento de los resultados.

La prueba final es la base para rastrear su modelo de IA. Los algoritmos de IA se miden utilizando métricas específicas para obtener resultados.

Calcule métricas de evaluación relevantes, como exactitud, precisión, recuperación, puntuación F1 o error cuadrático medio, según su tipo de problema.

Establezca un objetivo o un valor umbral para cada métrica para determinar los resultados. Si los resultados no son satisfactorios, repita y refine su algoritmo basándose en los conocimientos obtenidos del seguimiento y el análisis.

Pruebe siempre su algoritmo en diferentes entornos y entrénelos a la perfección.

Empezando

Se espera que la inteligencia artificial se multiplique por veinte para 2030: de 100 mil millones de dólares a 2 billones de dólares. Toda empresa, independientemente de su tamaño, necesita un algoritmo de IA para mejorar su eficiencia operativa y aprovechar los beneficios de la tecnología.