CONCEPTOS BASICOS DE IA
Ing: Santos Alexis Aguilera
2024-10-02
INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología avanzada que permite a las computadoras realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana. Estas incluyen la capacidad de procesar lenguaje, analizar datos, reconocer imágenes y tomar decisiones complejas. A través de técnicas como el machine learning y el deep learning, la IA puede aprender de grandes volúmenes de datos y mejorar con el tiempo. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una aplicación de la IA que transforma contenido no estructurado en datos organizados y útiles para las empresas. Además, la IA utiliza algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones basadas en datos. En el aprendizaje automático (machine learning), estos algoritmos se entrenan para clasificar y predecir, mientras que en el aprendizaje profundo (deep learning), las redes neuronales artificiales simulan el funcionamiento del cerebro humano. La IA está revolucionando diversos campos, desde la tecnología hasta la medicina y las finanzas.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.
La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que genera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.
¿Cómo funciona la IA?
Si bien los detalles varían según las diferentes técnicas de IA, el principio central gira en torno a los datos. Los sistemas de IA aprenden y mejoran a través de la exposición a grandes cantidades de datos, lo que permite identificar patrones y relaciones que las personas pueden pasar por alto.
Este proceso de aprendizaje suele implicar algoritmos, que son conjuntos de reglas o instrucciones que guían el análisis y la toma de decisiones de la IA. En el aprendizaje automático, un subconjunto popular de la IA, los algoritmos se entrenan con datos etiquetados o no etiquetados para hacer predicciones o categorizar información. El aprendizaje profundo, una especialización adicional, utiliza redes neuronales artificiales con varias capas para procesar información, imitando la estructura y la función del cerebro humano. A través del aprendizaje y la adaptación continuos, los sistemas de IA se vuelven cada vez más hábiles en la realización de tareas específicas, desde el reconocimiento de imágenes hasta la traducción de idiomas y más. (Google Cloud, 2024)
DIFERENCIAS ENTRE MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING Y AI.
IA (Inteligencia Artificial)
Una máquina que es capaz de imitar el razonamiento humano.
ML (Machine Learning)
Un subconjunto de Inteligencia Artificial donde las personas entrenan a las máquinas para reconocer patrones basados en datos y hacer sus predicciones.
DL (Deep Learning)
Un subconjunto de ML en el que la máquina es capaz de razonar y sacar sus propias conclusiones, aprendiendo por sí misma y mejorando el modelo con cada nueva interacción con nuevos datos. (Alonso, 2024)
TIPOS DE MACHINE LEARNING
Aprendizaje Supervisado
En el aprendizaje supervisado, los algoritmos trabajan con datos “etiquetados” (labeled data), intentado encontrar una función que, dadas las variables de entrada (input data), les asigne la etiqueta de salida adecuada. El algoritmo se entrena con un “histórico” de datos y así “aprende” a asignar la etiqueta de salida adecuada a un nuevo valor, es decir, predice el valor de salida.
Por ejemplo, un detector de spam, analiza el histórico de mensajes, viendo qué función puede representar, según los parámetros de entrada que se definan (el remitente, si el destinatario es individual o parte de una lista, si el asunto contiene determinados términos etc), la asignación de la etiqueta “spam” o “no es spam”. Una vez definida esta función, al introducir un nuevo mensaje no etiquetado, el algoritmo es capaz de asignarle la etiqueta correcta.
El aprendizaje supervisado se suele usar en
• Problemas de clasificación (identificación de dígitos, diagnósticos, o detección de fraude de identidad).
• Problemas de regresión (predicciones meteorológicas, de expectativa de vida, de crecimiento etc).
Estos dos tipos principales de aprendizaje supervisado, clasificación y regresión, se distinguen por el tipo de variable objetivo. En los casos de clasificación, es de tipo categórico, mientras que, en los casos de regresión, la variable objetivo es de tipo numérico.
Los algoritmos más habituales que aplican para el aprendizaje supervisado son
• Árboles de decisión.
• Clasificación de Naïve Bayes.
• Regresión por mínimos cuadrados.
• Regresión Logística.
• Support Vector Machines (SVM).
• Métodos “Ensemble” (Conjuntos de clasificadores).
Aprendizaje no Supervisado
El aprendizaje no supervisado tiene lugar cuando no se dispone de datos “etiquetados” para el entrenamiento. Sólo conocemos los datos de entrada, pero no existen datos de salida que correspondan a un determinado input. Por tanto, sólo podemos describir la estructura de los datos, para intentar encontrar algún tipo de organización que simplifique el análisis. Por ello, tienen un carácter exploratorio.
Por ejemplo, las tareas de clustering, buscan agrupamientos basados en similitudes, pero nada garantiza que éstas tengan algún significado o utilidad. En ocasiones, al explorar los datos sin un objetivo definido, se pueden encontrar correlaciones espúreas curiosas, pero poco prácticas.
El aprendizaje no supervisado se suele usar en
• Problemas de clustering
• Agrupamientos de co-ocurrencias
• Perfilado o profiling.
Sin embargo, los problemas que implican tareas de encontrar similitud, predicción de enlaces o reducción de datos, pueden ser supervisados o no.
Los tipos de algoritmo más habituales en aprendizaje no supervisado son:
- Algoritmos de clustering
- Análisis de componentes principales
- Descomposición en valores singulares (singular value decomposition)
- Análisis de componentes principales (Independent Component Analysis)
¿Entonces, qué es el aprendizaje por refuerzo?
No todos los algoritmos ML se pueden clasificar como algoritmos de aprendizaje supervisado o no supervisado. Hay una “tierra de nadie” que es donde encajan las técnicas de aprendizaje por refuerzo.
Este tipo aprendizaje se basa en mejorar la respuesta del modelo usando un proceso de retroalimentación. El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. Su información de entrada es el feedback o retroalimentación que obtiene del mundo exterior como respuesta a sus acciones. Por lo tanto, el sistema aprende a base de ensayo-error.
No es un tipo de aprendizaje supervisado, porque no se basa estrictamente en un conjunto de datos etiquetados, sino en la monitorización de la respuesta a las acciones tomadas. Tampoco es un aprendizaje no supervisado, ya que, cuando modelamos a nuestro “aprendiz” sabemos de antemano cuál es la recompensa esperada. (telefonicatech, 2021)
RESPUESTAS GENERADAS POR CHAT-GPT
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que tradicionalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje a partir de datos. La IA abarca diversas áreas, como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica. Los sistemas de IA pueden ser programados para seguir reglas específicas o para aprender de manera autónoma utilizando grandes volúmenes de datos. Su objetivo es crear sistemas que simulen el pensamiento y el comportamiento humano, mejorando su capacidad para realizar tareas complejas de manera eficiente. Actualmente, la IA está presente en una variedad de aplicaciones, desde asistentes virtuales como Siri y Alexa hasta sistemas de conducción autónoma y análisis de grandes datos en sectores como la salud y la finanza.
Diferencias entre Machine Learning, Deep Learning y AI
• La inteligencia artificial (AI) es el concepto más amplio, que engloba a las máquinas capaces de realizar tareas que imitan la inteligencia humana.
• Dentro de la IA, el machine learning (ML) es un subconjunto que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin ser explícitamente programadas para cada tarea.
• Deep learning (DL), a su vez, es una rama específica del machine learning que utiliza redes neuronales profundas para procesar grandes volúmenes de datos y aprender patrones más complejos. Mientras que el ML puede trabajar con datos estructurados y requiere intervención humana para extraer características relevantes, el DL automatiza esta extracción, lo que lo hace más potente para tareas como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.
En resumen, AI abarca ML, y ML incluye DL como una técnica avanzada.
Tipos de Machine Learning
• Supervisado • no supervisado • por refuerzo
En el aprendizaje supervisado, el sistema aprende a partir de un conjunto de datos etiquetados, donde las entradas y salidas están claramente definidas.
El modelo ajusta sus parámetros para predecir las salidas correctas a partir de nuevas entradas. En el aprendizaje no supervisado, los datos no están etiquetados, por lo que el modelo debe descubrir patrones o estructuras ocultas dentro de los datos. Un ejemplo es el agrupamiento de datos en clusters. Finalmente, el aprendizaje por refuerzo se basa en el concepto de recompensa y castigo: el agente toma acciones en un entorno y recibe recompensas o penalizaciones en función de su rendimiento. A través de la retroalimentación continua, el agente mejora su capacidad para tomar decisiones óptimas. Este tipo es común en la robótica y los juegos.
CONCLUSIÓN
La Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las innovaciones tecnológicas más importantes, con aplicaciones que abarcan desde el procesamiento de lenguaje hasta la robótica. Cabe mencionar que este documento consta de información recopilada desde la web también se generaron las preguntas en chat-GPT para evaluar el esfuerzo de las personas en sus trabajos y resulta interesante que la IA facilita el uso de la información y que el usuario la entrena día con día. Al combinar técnicas de machine learning, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, los sistemas de IA pueden aprender de manera autónoma y mejorar sus capacidades con el tiempo. Estos avances permiten a las máquinas realizar tareas complejas como el análisis de datos y la toma de decisiones, imitando aspectos clave de la inteligencia humana. Aunque todavía está en desarrollo, la IA ha demostrado ser útil en la automatización de procesos, la extracción de datos valiosos y la personalización de servicios en áreas tan diversas como la detección de fraudes, el diagnóstico médico y la mejora de la experiencia del usuario. A medida que la IA avanza, su impacto en la sociedad seguirá creciendo, aunque también plantea desafíos en términos de regulación, ética y privacidad.
BIBLIOGRAFÍA
Alonso, R. (17 de septiembre de 2024). hardzone. Obtenido de hardzone: https://hardzone.es/tutoriales/rendimiento/diferencias-ia-deep-machine-learning/
Google Cloud. (2024). Google Cloud. Obtenido de Google Cloud: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419
telefonicatech. (02 de diciembre de 2021). telefonicatech. Obtenido de telefonicatech: https://telefonicatech.com/blog/que-algoritmo-elegir-en-ml-aprendizaje