Introducción
Los modelos de Inteligencia Artificial simulan comportamientos inteligentes, realizando tareas que requieren inteligencia humana. Estos modelos abarcan algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales y arquitecturas de aprendizaje profundo. Utilizando datos y algoritmos avanzados, aprenden, razonan y predicen.
Algunos modelos populares de IA ya están cambiando la forma de trabajar de las empresas. Sus aplicaciones incluyen la sanidad, las finanzas, el procesamiento del lenguaje y el reconocimiento de imágenes. Comprenderlas puede ayudarte a ti o a tu empresa a ser eficientes y más competitivos. Sigue leyendo para conocer los distintos modelos de IA y cómo afectan a varios campos. Al finalizar, dispondrás de respuestas a tus preguntas sobre la IA.
7 modelos comunes de IA que debes conocer
Parte 1: 7 modelos comunes de IA que debes conocer
La IA ofrece varios modelos que nos ayudan a resolver problemas cotidianos en varios sectores. Exploremos siete modelos diferentes de IA que se utilizan habitualmente hoy en día.
1. Regresión lineal
La lista de los distintos modelos de IA comienza con "Regresión lineal". Es un algoritmo de aprendizaje supervisado que te ayuda a comprender cómo cambia un factor cuando cambia otra variable. Puedes hacer predicciones para variables continuas o numéricas.
Tipo de decisión Regresión lineal
Existe en dos tipos: Regresión Lineal simple y múltiple.
- Regresión lineal simple. En este caso, se utiliza una variable para predecir otra variable. Esto te ayuda a comprender lo fuerte que es la conexión entre las dos variables.
- Regresión lineal múltiple. La Regresión Lineal Múltiple va más allá de utilizar una sola variable. Contempla varias variables independientes, ya sean continuas o categóricas.
Ejemplos de casos prácticos
La Regresión Lineal, al ser uno de los distintos modelos de IA, tiene aplicaciones en diversos sectores y campos, entre ellos:
- Finanzas. Ayuda a predecir el futuro de las cotizaciones bursátiles observando los precios anteriores y otra información.
- Marketing. Averiguar cómo afectan las distintas estrategias publicitarias a las ventas.
- Fabricación. La Regresión Lineal mejora los procesos de producción analizando los datos de materiales, máquinas y tiempo.
2. Redes neuronales profundas
Las Redes Neuronales Profundas (DNN) son uno de los diferentes modelos de IA con nodos interconectados que trabajan juntos para resolver problemas. Las Redes Neuronales Profundas constan de muchas capas, cada una de ellas mejor que la anterior. Las capas de entrada y salida son las visibles. La capa de entrada recibe los datos, y la capa de salida da la predicción final. A medida que la red aprende más, se transforma en una red neuronal profunda.
Ejemplos de casos prácticos
Siendo uno de los modelos de IA más populares, las Redes Neuronales Profundas encuentran usos en muchos campos, como estos dos:
- Vehículos autónomos. Las Redes Neuronales Profundas facilitan que los vehículos autónomos perciban y comprendan el mundo que les rodea. Son capaces de reconocer objetos, detectar obstáculos y tomar decisiones acertadas que permiten una conducción segura.
- Procesamiento del Lenguaje Natural. Mejoran la traducción de idiomas y el reconocimiento de voz, facilitando las tareas relacionadas con el lenguaje.
3. Árboles de decisión
Uno de los modelos de IA más populares es el Árbol de Decisión Este modelo de IA es perfecto para los retos de clasificación y regresión. Imagina una estructura en forma de árbol que guíe tu proceso de toma de decisiones.
Empezando por el nodo raíz, podrás plantear una pregunta concreta sobre los datos Las ramas conducen a respuestas potenciales, y los nodos hoja representan los resultados. Este recorrido paso a paso continúa hasta llegar a un nodo terminal.
Modelos de Árbol de Decisión
Al igual que otros tipos de modelos IA, cuenta con dos categorías populares: .
- Árbol de decisión para variables categóricas. Cada decisión del nodo dirige el proceso de clasificación. Esto hace que los datos se clasifiquen en una sola categoría.
- Árbol de decisión de variable continua. Este tipo se centra en categorizar nuevos conjuntos de datos en clases predefinidas, en lugar de predecir un valor específico.
Ejemplos de casos prácticos
Los Árboles de Decisión se utilizan en diversos sectores, como:
- Aprobación del préstamo. Los bancos consideran factores como la puntuación crediticia, el nivel de ingresos y la situación laboral.
- Detección de fraude. Ayuda a las instituciones a examinar las pautas y anomalías encontradas en las transacciones financieras.
4. Bosque aleatorio
Un Bosque Aleatorio es un grupo de diferentes modelos de IA llamados árboles de decisión. Estos árboles utilizan un subconjunto de datos para hacer predicciones. En las tareas de regresión, el bosque aleatorio promedia las previsiones de los árboles Elige la categoría que aparece con más frecuencia como predicción final para las tareas de clasificación.
Cuantos más árboles contenga, más preciso será el resultado. Posteriormente, la muestra fuera de bolsa ayuda a validar las predicciones. Para que las predicciones sean fiables, el conjunto de datos debe tener valores reales. Además, las predicciones de los árboles deben tener correlaciones muy bajas. El Bosque Aleatorio no se ajusta en exceso porque combina los resultados basándose en la clasificación mayoritaria.
Ejemplo de uso
A continuación te mostramos una aplicación del modelo de IA "Bosque Aleatorio":
Sanidad
La toma de decisiones en las redes neuronales a veces puede ser difícil de entender. Sin embargo, con distintos modelos de IA, como el Bosque Aleatorio, es rastreable. Los expertos en salud pueden analizar las razones de las decisiones tomadas por este algoritmo. Esto les ayuda a explicar los casos en que los tratamientos pueden tener efectos adversos o resultados desafortunados.
5. Naïve Bayes
Los clasificadores Naive Bayes pertenecen a los modelos probabilísticos simples construidos sobre el "Teorema de Bayes". Además, lo que lo diferencia de otros modelos de IA es que asume la independencia entre los predictores. Consiste en predecir la probabilidad de un objeto basándose en su probabilidad de ocurrencia. Naive Bayes brilla en la clasificación de textos, manejando sin esfuerzo conjuntos de datos altamente dimensionales.
Tipos de clasificadores Naive Bayes
Considerado como uno de los modelos de IA más populares, las empresas confían mucho en él. Analicemos sus distintos tipos para que comprendas mejor.
- Clasificador Multinomial Naive Bayes. Este modelo aprovecha las frecuencias de sucesos capturadas de una distribución multinomial.
- Clasificador Bernoulli Naive Bayes. En este contexto, las características se refieren a variables binarias independientes que describen las entradas.
- Clasificador gaussiano Naïve Bayes. En este caso, el modelo de IA aprovecha los valores continuos para los predictores en lugar de los valores discretos
Ejemplos de casos prácticos
Estas son algunas aplicaciones del modelo de IA Naïve Bayes:
- Predicción en tiempo real. En los negocios al por menor en línea, puede predecir las preferencias de los clientes en tiempo real basándose en su comportamiento de navegación o en su historial de compras.
- Filtro de spam. El modelo aprovecha las técnicas de clasificación de texto para distinguir entre mensajes legítimos y spam.
6. Regresión logística
Entre los distintos modelos de IA, la Regresión Logística predice resultados categóricos mediante variables independientes. Transforma la salida en un valor de probabilidad mediante la función sigmoidal, que va de 0 a 1. Existen varios supuestos independientemente de las observaciones, suficiente tamaño de la muestra y ausencia de valores atípicos.
Ejemplos de casos prácticos
Los investigadores comparan diferentes modelos de IA para encontrar la mejor solución a problemas complejos Entre estos modelos está la Regresión Logística, que encuentra aplicaciones en diversos campos. Exploremos algunos ejemplos de cómo las empresas utilizan este modelo de IA.
- Reserva de hotel. En cuanto a los servicios de reserva de hoteles, muchas características son más bien categóricas que numéricas. Por ejemplo, lo único que tiene la empresa es tu origen y el destino deseado. La Regresión Logística es muy apropiada para esta situación. Las empresas pueden predecir tus planes de viaje incluso antes de buscar cualquier cosa.
- Juegos Las empresas de juegos utilizan la Regresión Logística para sugerir el equipamiento que podría gustarle a los jugadores. Examinan cómo juega cada jugador y utilizan esa información para hacer recomendaciones. Las empresas también tienen en cuenta lo que quieren otros jugadores y lo utilizan para hacer sugerencias.
7. Vecinos más cercanos K-NN
El modeloVecinos más cercanos K-NN (KNN) es uno de los modelos de IA más populares. Clasifica los objetos basándose en función de las clases vecinas. KNN mide la similitud calculando la distancia entre puntos de un gráfico. Cuanto más cerca estén los puntos, más comparables serán. La distancia euclidiana se utiliza habitualmente para calcular la distancia.
Ejemplos de casos prácticos
El modelo Vecinos más cercanos K-NN es uno de los distintos tipos de modelos de IA ampliamente utilizados en escenarios reales debido a su naturaleza no paramétrica. A diferencia de otros tipos de modelos de IA, KNN no realiza ninguna suposición sobre la distribución de los datos. Profundicemos en algunas aplicaciones reales de este popular modelo de IA.
- Reconocimiento de patrones. Diferentes modelos de IA, como el de Vecinos Más Cercanos (KNN), contribuyen a identificar cifras manuscritas en formularios o sobres. KNN es especialmente útil cuando obtener datos etiquetados es difícil o costoso.
- Atención sanitaria. Los distintos modelos de IA, como el "Vecinos más cercanos K-NN" (K-NN), son útiles para predecir el cáncer de próstata y los infartos de miocardio. KNN analiza las expresiones génicas para determinar los resultados más probables.
Conclusión
En resumen, estos fueron los siete modelos diferentes de IA que utilizan varias industrias en la actualidad. De la "Regresión Lineal", las "Redes Neuronales Profundas" a los "Árboles de Decisión". También existen el "Bosque aleatorio", " Naive Bayes", "Regresión logística" y el "Vecino más próximo. Cada modelo de IA utiliza su propia forma de predecir patrones y clasificar objetos.
Es importante que las empresas conozcan los distintos modelos de IA ya que pueden ayudarles de muchas maneras. Una de ellas consiste en que los modelos de IA pueden mejorar la eficacia operativa. También pueden mejorar las experiencias de los clientes mediante recomendaciones personalizadas e interacciones a medida. Gracias a los distintos modelos de IA, las empresas pueden permanecer en vanguardia y crecer en un mundo impulsado por los datos.
