Tendencias en Inteligencia Artificial y Machine Learning

Tendencias en Inteligencia Artificial y Machine Learning

Independientemente de si ha estado involucrado en inteligencia artificial y aprendizaje automático durante años o recién está comenzando, hay algunas cosas que debe saber sobre las últimas tendencias en este campo. Estas tendencias incluyen el uso de algoritmos y métodos gráficos para el aprendizaje automático.

Técnicas Estadísticas

Las técnicas estadísticas en inteligencia artificial y aprendizaje automático son útiles para generar modelos predictivos, así como proporcionar conocimiento personalizado sobre los datos. Ambas técnicas existen desde hace varios años. Sin embargo, todavía hay mucha confusión en torno a los dos en comparación entre sí.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial y utiliza algoritmos para aprender de los ejemplos. Por lo general, un algoritmo de aprendizaje automático utiliza un conjunto de pruebas para validar su precisión. Sin embargo, en los últimos años, los algoritmos han evolucionado hacia versiones más inteligentes y ahora pueden hacer sus propias predicciones.

Los modelos estadísticos se utilizan para realizar la misma función que los algoritmos de aprendizaje automático, pero utilizan un enfoque más preciso. Emplean técnicas específicas, como la regresión, para producir predicciones más precisas. En el mundo del aprendizaje automático, la tarea más importante es identificar los modelos correctos para usar.

Los modelos estadísticos pueden ayudar a identificar patrones en los datos que pueden estar ocultos en conjuntos de datos más pequeños. También pueden detectar interferencias en conjuntos de datos más pequeños. Además, se puede utilizar un modelo estadístico para sacar conclusiones significativas a partir de datos no estructurados.

Aprendizaje profundo

A lo largo de la última década, ha habido varias tendencias en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Una de esas tendencias es el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo utiliza grandes redes neuronales y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos.

Otra tendencia en inteligencia artificial es el uso de técnicas gráficas. Este tipo de técnica ayuda a las máquinas a comprender las relaciones entre los datos, lo que puede mejorar el análisis y acelerar el aprendizaje automático. Este tipo de tecnología es particularmente importante para las aplicaciones de IA que tienen relaciones.

Otras tendencias en inteligencia artificial y aprendizaje automático incluyen el auge de las plataformas sin código. Las plataformas sin código son aquellas en las que los usuarios pueden crear modelos de aprendizaje automático sin tener que escribir código. Algunos ejemplos de plataformas sin código incluyen Clarifai y DataRobot.

Otra tendencia en inteligencia artificial y aprendizaje automático es la inteligencia aumentada. La inteligencia aumentada utiliza el aprendizaje automático para aumentar la inteligencia humana. Algunos ejemplos incluyen la IA detrás del asistente de voz "Alexa" de Amazon. Este tipo de IA puede predecir la demanda de productos, así como analizar los comentarios y las competencias de los empleados.

Redes neuronales

A diferencia de los algoritmos tradicionales, las redes neuronales son un enfoque de modelado más eficaz. Las redes neuronales pueden resolver problemas con una gran cantidad de entradas y salidas. También pueden aprender a generar la salida deseada sin cambiar los datos de entrada.

Las redes neuronales se pueden utilizar para casi cualquier área, desde el diagnóstico médico hasta el reconocimiento de imágenes/patrones. También son excelentes para las necesidades de pronóstico. Son especialmente adecuados para detectar tendencias y extraer patrones de big data.

Las redes neuronales están formadas por una serie de neuronas artificiales, que reciben información de una amplia variedad de fuentes. Luego aplican una serie de funciones para descomponer las imágenes de entrada en información que la computadora puede usar. Estas funciones se pueden aplicar al reconocimiento de imágenes/patrones, diagnóstico médico, filtrado de spam de correo electrónico, previsión de ventas y más.

Cada nodo puede tener una influencia diferente en el siguiente cálculo. Cada nodo también puede usar transformaciones no lineales, que son funciones en forma de s que dan forma a la salida de cada nodo.

Las redes neuronales se utilizan normalmente para el reconocimiento de imágenes/patrones, pero también se utilizan para muchas otras aplicaciones. Las redes neuronales se han utilizado para el reconocimiento de escritura a mano, investigación de clientes, recuperación de telecomunicaciones, control de procesos industriales y más.

GPT3

Actualmente, el modelo de red neuronal artificial (ANN) más poderoso es el GPT-3, una estructura algorítmica que utiliza análisis semánticos para aprender sobre idiomas. Durante la fase de entrenamiento, aprende a leer y procesar millones de muestras de texto.

El modelo se utiliza para traducir idiomas, escribir correos electrónicos, crear aplicaciones y responder preguntas. También ayuda con el servicio al cliente y la generación de informes. Sus aplicaciones están disponibles como API y actualmente se encuentran en pruebas beta privadas. El modelo también tiene una gran base de datos, con más de 570 GB de datos.

Usando el GPT-3, los usuarios pueden "hablar" con el modelo a través del lenguaje natural. Pueden darle dirección, hacer preguntas y dar ejemplos. El modelo luego responderá con un texto apropiado a la solicitud del usuario.

El GPT-3 también puede escribir poesía, codificar chats y responder preguntas abstractas. Además, el modelo puede aprender y mejorar durante millones de horas de CPU.

OpenAI, que desarrolló el algoritmo GPT-3, dice que el modelo sabe cómo funciona el lenguaje. Comprende cómo se estructuran las palabras, cómo se relacionan entre sí y cómo se usan en contexto. También utiliza el análisis semántico para aprender acerca de las palabras.

Reglas algorítmicas

Ya sea que esté creando un nuevo producto o simplemente mejorando uno existente, es probable que se encuentre utilizando reglas algorítmicas en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las reglas algorítmicas tienen varias ventajas y desventajas, por lo que comprender las fortalezas y debilidades de cada método puede ayudarlo a determinar la mejor solución para su proyecto en particular.

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje de reglas funcionan mediante el aprendizaje de un conjunto de reglas planas. Un conjunto de reglas planas es un conjunto de reglas que relacionan directamente las entradas con las salidas. Por ejemplo, una regla que predice que mañana lloverá contendrá una condición, una predicción y una declaración que indique el valor de la característica de entrada.

Un método común de aprender reglas es usar patrones previamente extraídos. Se creará un conjunto de reglas utilizando uno o más valores de características y luego se convertirá en un problema de clasificación binaria.

Otro método popular es utilizar una cobertura secuencial. Esta técnica enseña las reglas al eliminar puntos de datos cubiertos por la nueva regla.

Otro método es utilizar un lenguaje específico del dominio. Por ejemplo, un algoritmo de detección de escritura a mano podría aprender sumergiéndose en una base de datos de imágenes preetiquetadas.

Aprendizaje automático clásico

A pesar de que se usa en películas y programas de televisión, la IA general aún no existe. En cambio, estamos viendo una nueva generación de IA, conocida como inteligencia artificial generativa, que ha ganado un uso generalizado en la música, la poesía y las artes visuales. Sus beneficios incluyen escalabilidad, reducción de costos y soporte de decisiones, junto con automatización y optimización de la carga de trabajo.

La inteligencia artificial generativa también está avanzando más allá de sus raíces tempranas como tecnología de generación de lenguaje natural. Ahora tiene la capacidad de aprender tareas muy diferentes, como composición musical, artes visuales y lenguaje natural. Esta es también una razón por la cual las organizaciones confían cada vez más en la IA, ya que tiene la capacidad de mejorar el flujo de trabajo y acelerar las decisiones.

Uno de los métodos más comunes para enseñar un sistema de IA es entrenarlo con millones de ejemplos etiquetados. Normalmente, esto lo llevan a cabo trabajadores en línea que utilizan plataformas como Amazon Mechanical Turk. Sin embargo, este enfoque puede conducir a sesgos en los datos de entrenamiento, que luego pueden ser utilizados para hacer predicciones inexactas por parte del modelo entrenado.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que utiliza datos para aprender una tarea específica. Se divide en aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Los modelos de aprendizaje supervisado analizan datos basados ​​en etiquetas. Los modelos de aprendizaje no supervisados ​​no requieren etiquetas.

Análisis gráfico

Los gráficos son una herramienta fácil de entender que ayuda a descubrir relaciones minúsculas entre los datos. También hacen para un mejor análisis.

Las empresas también utilizan gráficos para el aprendizaje automático. Estos algoritmos encuentran comunidades e infieren patrones. También descubren componentes influyentes. Se pueden usar para predecir el género de una película o predecir los efectos secundarios de un medicamento. También se pueden utilizar para encontrar estructuras irregulares en las ciencias de la vida.

Los algoritmos gráficos se han vuelto cada vez más populares en los últimos años. Facilitan a los científicos de datos la búsqueda, organización y gestión de datos. También ayuda a determinar la dirección y la fuerza de las relaciones.

Estos algoritmos se utilizan para el aprendizaje supervisado y no supervisado. Se pueden usar para detectar tumores cancerosos y predecir el mejor momento para negociar acciones. También se pueden usar para encontrar las mejores características en un conjunto de datos.

Los gráficos de conocimiento brindan contexto a los datos, lo cual es importante para el aprendizaje automático. Los gráficos permiten a las organizaciones registrar cambios, linaje y uso de datos. También muestran información contextual, que puede ayudar a que los sistemas de toma de decisiones sean más flexibles y confiables.

Puntos de referencia

El uso de puntos de referencia es una excelente manera de probar el rendimiento de la IA y los sistemas de aprendizaje automático. Ayuda a cuantificar el rendimiento de una máquina, para que pueda optimizar el sistema y mejorar su ROI. También puede ayudar a evaluar el rendimiento de las plataformas de la competencia.

La comunidad de inteligencia artificial y aprendizaje automático tiene muchos puntos de referencia disponibles. Algunos de ellos son producidos por organizaciones, como AI-Benchmark, TCP y EEMBC. También están disponibles en sitios web que muestran el impacto en el rendimiento de diferentes combinaciones de hardware. Sin embargo, existen algunos desafíos con los puntos de referencia. Estos desafíos incluyen cobertura, extensibilidad y distribución.

Algunos de los puntos de referencia que producen las organizaciones se generan artificialmente, mientras que otros utilizan datos del mundo real. Si bien estos datos simulados pueden imitar los datos del mundo real, no enfatizan el mundo real.

Existe la necesidad de mejores puntos de referencia de AI/ML. Los puntos de referencia deben centrarse en la amplitud, la versatilidad y la utilidad en el mundo real. Deben ser fáciles de usar, para que puedan ser utilizados por personas no especializadas. También deben ser representativos, lo que permite a los ingenieros centrarse en los objetivos más importantes.