Sistemas que piensan como humanos: automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Un ejemplo son las redes neuronales artificiales.
Sistemas que actúan como humanos: se trata de computadoras que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas. Es el caso de los robots.
Sistemas que piensan racionalmente: intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, es decir, se investiga cómo lograr que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia. Los sistemas expertos se engloban en este grupo.
Sistemas que actúan racionalmente: idealmente, son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, como los agentes inteligentes.
ASISTENTES PERSONALES VIRTUALES
Conviviremos con chatbots interactivos que podrán sugerirnos productos, restaurantes, hoteles, servicios, espectaculos, según nuestro historial de busquedas.
FINANZAS
Las tecnologías inteligentes pueden ayudar a los bancos a detectar el fraude, predecir patrones del mercado y aconsejar operaciones a sus clientes.
EDUCACIÓN
Permite saber si un estudiante está a punto de cancelar su registro, sugerir nuevos cursos o crear ofertas personalizadas para optimizar el aprendizaje.
COMERCIAL
Posibilita hacer pronósticos de ventas y elegir el producto adecuado para recomendarselo al cliente. Empresas como Amazon utilizan robots para identificar si un libro tendrá o no éxito, incluso antes de su lanzamiento.
CLIMÁTICAS
Flotas de drones capaces de plantar mil millones de árboles al año para combatir la deforestación, vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas en oleoductos, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético, etc.
AGRÍCOLAS
Plataformas específicas que, por medio de análisis predictivos, mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos.
LOGÍSTICA Y TRANSPORTE
Será útil a la hora de eviar colisiones o atascos y también para optimizar el tráfico. Tesla ha desarrollado un sistema gracias al cual, cuando uno de sus coches transita una ruta por primera vez, comparte la información con el resto.
SANIDAD
Yas existen chatbots que nos preguntan por nuestros síntoma para ealizar un diagnóstico. La recolección de datos genera patrones que ayudan a identificar factores genéticos susceptibles de desarrollar una enfermedad.
El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. La estadística y la big data son muy importantes para llevar a cabo un buen modelo de machine learning
El ‘aprendizaje por refuerzo’ se produce cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manera de completar una tarea dada
‘Aprendizaje supervisado’, se produce cuando se entrena a las máquinas con datos etiquetados
Finalmente, en el caso del ‘aprendizaje no supervisado’, las máquinas no identifican patrones en bases de datos etiquetadas, sino que buscan similitudes.
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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 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).
Modelo |
Aplicaciones (Ejemplo de uso) |
Logistic Regression |
Predicción de precios de inmuebles |
Fully connected networks |
Clasificación |
Convolutional Neural Networks |
Procesamiento de imágenes para poder encontrar gatitos en las fotos |
Recurrent Neural Networks |
Reconocimiento de Voz |
Random Forest |
Detección de Fraude |
Reinforcement Learning |
Enseñarle a la máquina a jugar videojuegos y vencer! |
Generative Models |
Creación de imágenes |
K-means |
Crear Clusters a partir de datos sin etiquetar. Segmentar audiencias o Inventarios |
k-Nearest Neighbors |
Motores de recomendación (por similitud/cercanía) |
Bayesian Clasifiers |
Clasificación de emails: Spam o no |
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El talento gana partidos, pero las asociaciones y la inteligencia ganan campeonatos.
La alta disponibilidad es fundamental hoy en día.
