La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) desempeñan un papel cada vez más importante a la hora de ayudar a las empresas de todos los sectores a alcanzar sus objetivos comerciales. Los algoritmos de IA pueden ayudar a mejorar la toma de decisiones, hacer predicciones en tiempo real y ahorrar horas de trabajo a las empresas al automatizar flujos de trabajo clave.
Los algoritmos de IA son un conjunto de instrucciones o reglas que permiten a las máquinas aprender, analizar datos y tomar decisiones basadas en ese conocimiento. Estos algoritmos pueden realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como reconocer patrones, comprender el lenguaje natural, resolver problemas y tomar decisiones. De allí su importancia.
En cualquier discusión sobre algoritmos de IA, también es importante subrayar el valor de utilizar los datos correctos en el entrenamiento de los algoritmos.
Existen numerosas características que definen cuáles deberían ser los datos adecuados para un algoritmo de IA. En el nivel más básico, los datos deben ser relevantes para el problema que el algoritmo intenta resolver. Estos datos deben ser precisos y estar lo más libres de sesgos posible.
Tipos de algoritmos de IA
Hay tres tipos principales de algoritmos de IA, según el portal TechTarget:
- Algoritmos de aprendizaje supervisado: en el aprendizaje supervisado, el algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos etiquetados, donde los datos de entrada se asocian con la salida correcta.
Este enfoque se utiliza para tareas como problemas de clasificación y regresión, como la regresión lineal, la regresión de series temporales y la regresión logística.
El aprendizaje supervisado se usa en diversas aplicaciones, como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y el análisis de sentimientos.
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado: en el aprendizaje no supervisado, un área que está evolucionando rápidamente debido en parte a las nuevas técnicas de IA generativa, el algoritmo aprende de un conjunto de datos no etiquetados mediante la identificación de patrones, correlaciones o grupos dentro de los datos.
Este enfoque se emplea comúnmente para tareas como la agrupación, la reducción de la dimensionalidad y la detección de anomalías.
El aprendizaje no supervisado se utiliza en aplicaciones como la segmentación de clientes, la compresión de imágenes y la extracción de características.
- Algoritmos de aprendizaje por refuerzo: en el aprendizaje por refuerzo, el algoritmo aprende al interactuar con un entorno, recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones y ajustando sus acciones para maximizar las recompensas acumuladas.
Este enfoque se utiliza habitualmente para tareas como los juegos, la robótica y los vehículos autónomos.
Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje de refuerzo incluyen Q-learning, SARSA (acrónimo en inglés para estado-acción-recompensa-estado-acción) y gradientes de políticas.
Los algoritmos de IA tienen numerosas aplicaciones en todas las industrias, por lo que se puede decir con seguridad que la IA está prácticamente omnipresente en el mundo empresarial. Sin embargo, a medida que la IA se integra en más aspectos de nuestras vidas, es fundamental considerar las implicaciones y los desafíos éticos para garantizar una adopción responsable de la misma.
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