Entendiendo la IA

Es un día largo. Tengo que conducir a casa solo. ¿Qué pasa si alguien me lleva a casa? ¿Alguna vez has pensado en lo genial que sería si tu auto te llevara a casa solo? Sí, es posible. Los coches autónomos te llevan a cualquier parte por sí mismos. No es nuevo en absoluto. ¡Bien! En 1939, Norman Bel Geddes propuso el concepto de vehículos autónomos en la exposición de GM. En 1958, a General Motors se le ocurrió uno. No solo esto. Investigadores del MRC London Institute of Medical Sciences hicieron posible saber cuándo el corazón de un paciente está a punto de fallar. Un chatbot, asistente virtual, borra todas sus consultas básicas en muy poco tiempo. Muchas más aplicaciones, como compras en línea personalizadas, predicción del clima, robots que sirven comida en restaurantes, relojes inteligentes, reducen el esfuerzo y el tiempo humanos. Todos estos que tenemos hoy se deben a la Inteligencia Artificial.

¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial es la forma mecánica de un ser humano. La tecnología de inteligencia artificial permite que una máquina piense y actúe como un ser humano. Un modelo de IA aprende de la experiencia como lo hace un humano. Aprende de los patrones ocultos en los datos. Con la IA, los humanos pueden completar el trabajo un 90 % más rápido. En los últimos tiempos, pudimos ver aplicaciones de IA en casi todos los campos, como ventas, moda, educación, redes sociales, agricultura, atención médica, seguridad, etc. 

Entonces, ¿crees que esta tecnología es nueva? 

Si tu respuesta es sí, estás equivocado. La IA fue introducida por primera vez en 1943 por Warren McCulloch y Walter pits. Propusieron un modelo de neuronas artificiales. Herbert Simon y Allen Newell crearon el primer programa de IA en diciembre de 1955, probando 38 de los primeros 52 teoremas en los Principia Mathematica de Whitehead y Russell. 

Pero, ¿por qué la IA se ha convertido recientemente en el centro de atención? 

Pudimos ver IA en todas partes recientemente. La razón principal detrás de esto es la enorme cantidad de datos. En comparación con antes, ahora tenemos toneladas de datos. La IA necesita datos para aprender y predecir el futuro. Siempre me pregunté por qué los datos son enormes ahora pero no entonces. Si lo piensa detenidamente, la principal fuente de información somos nosotros. Nosotros, los humanos, generamos toneladas de datos cada segundo. Ejemplo en vivo, mientras he creado datos de texto aquí, estás leyendo mi artículo y creando un recuerdo. Entonces, el aumento de la población abrió la puerta de la productividad de los datos. Entonces, el aumento de la población abrió la puerta de la productividad de datos que ayudó a que la tecnología de IA se estableciera en todos los campos. 

¿Cómo funciona la IA?

1. Comprensión del problema empresarial: es necesaria una comprensión clara del enunciado del problema para obtener el resultado deseado. hacer al cliente tantas preguntas como sea posible. Reúne información relevante. Concéntrese en qué cambios espera el cliente en el negocio a partir de la conclusión de este proyecto. Analizar riesgos y desafíos.  
2. Recopilación de datos y disputa de datos: recopile datos relevantes. La cantidad de datos define el rendimiento del modelo. Entonces, más datos, cuanto más preciso sea el modelo. Data Wrangling es preprocesar los datos antes de alimentar el modelo. Limpie los datos de ruido, identifique valores faltantes, valores atípicos, asimetría, etc. Cuanto más perfectos sean los datos, mejor será el resultado. 
3. Análisis exploratorio y estadístico de datos: explore los datos, obtenga información y relaciones entre las características. Elimine las funciones que están menos correlacionadas o no correlacionadas con la función de destino. Realice análisis estadísticos para entender mejor los datos. Este paso es crucial para conocer la naturaleza y los patrones ocultos de los datos que ayudan a elegir el modelo.
4. Construcción de modelos: el paso crucial de todo el proceso es la construcción de modelos. Divida el conjunto de datos en datos de entrenamiento y prueba para entrenar el modelo y comprobar su rendimiento en los datos de prueba. Construya el modelo apropiado de acuerdo con el enunciado del problema.
5. Evaluación del modelo: La validación siempre es necesaria para obtener un resultado preciso. Evalúe el rendimiento del modelo utilizando la puntuación de precisión, la puntuación R2, el informe de clasificación, etc. Mejore el rendimiento con las metodologías respectivas si es necesario.
6. Implementar y mantener: una vez que el modelo gane la confianza de predecir eventos futuros, impleméntelo para que esté disponible para los usuarios finales. Ejecute comprobaciones de mantenimiento con regularidad y mantenga el modelo actualizado. 

Conclusión: 

Podríamos ver heridores en el futuro con IA. La IA podría cambiar el mundo por completo. Permite a los humanos lograr lo imposible. Dentro de treinta años, podríamos ver robots viviendo con nosotros. Hecho conocido, siempre existe el bien y el mal también. La IA podría ayudar a los humanos a hacer maravillas y también a destruir si no se usa de la manera en que debería ser.