Modelos y Aplicaciones

Orquestar es fundamental en esta etapa, definir el tipo de resultado que se desea, su hipótesis y el origen de los datos. Para ello presentamos los tipos de procesos donde la inteligencia artificial transforma los datos, mismos que servirán para definir el origen de éstos.

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.

Aprendizaje Máquina (Machine Learning)

Es un método analítico que permite que un sistema, por sí mismo —sin intervención humana y en forma automatizada—, aprenda a descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos, y gracias a dicho conocimiento, en cada interacción con información nueva se ofrecen mejores perspectivas.

Redes Neuronales

Son los Algoritmos de aprendizaje y los de modelos computacionales diseñados para funcionar como neuronas en el cerebro. Las redes neuronales son entrenadas con conjuntos específicos de datos, que utilizan para encontrar una respuesta en una consulta. La suposición de la red se compara con la respuesta correcta en una base de datos. En caso de ocurrir errores, las "neuronas" son ajustadas y el proceso se repite hasta que los niveles de error disminuyen. Este enfoque algorítmico, llamado retropropagación, es similar a la regresión estadística.

Algoritmos de Inducción

Algoritmos que aprenden de un ejemplo y tratan de encontrar patrones en los datos para crear reglas que explican lo que está sucediendo. A diferencia del proceso de deducción, que implica una colección preestablecida de reglas, estos algoritmos crean reglas para explicar las cosas que están sucediendo sobre la marcha.

Algoritmos de Análisis Predictivo

Son programas que utilizan una combinación de técnicas de la ciencia de los datos, estadísticas e inteligencia artificial para analizar conjuntos de datos estructurados y no estructurados, identificar patrones y relaciones, y usarlos para hacer predicciones sobre eventos y resultados futuros probables.

Replicar – Casos de Uso

A continuación compartimos la siguiente gráfica obtenida del portal de IBM sobre los casos de uso de Inteligencia Artificial:

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