Glosario básico de IA: Aclarando conceptos

Términos y conceptos clave de la IA

La inteligencia artificial (IA) es una combinación de desarrollos tecnológicos que busca crear sistemas capaces de comprender, imitar e incluso superar, las capacidades cognitivas e intelectuales humanas. Se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender de la experiencia de uso y ajustar su comportamiento en consecuencia, sin requerir una programación específica para cada tarea.

A mitad de 2023, la IA ha experimentado un crecimiento y una adopción significativos en una amplia gama de industrias y sectores. La inteligencia artificial (IA) se encuentra en diversos ámbitos y aplicaciones en la actualidad. Algunos lugares donde podemos encontrar IA son:

1. Asistentes virtuales y chatbots: Los asistentes virtuales como Siri, Alexa, Google Assistant y Microsoft Cortana utilizan IA para entender y responder a preguntas en lenguaje natural.
2. Motores de búsqueda y publicidad en línea: Los motores de búsqueda como Bing o Google utilizan algoritmos de IA para mejorar los resultados de búsqueda y ofrecer una experiencia más relevante y personalizada a los usuarios. Al igual que la publicidad personalizada, se beneficia de la IA para mostrar anuncios específicos a los usuarios en función de sus intereses y comportamientos.
3. Redes sociales y recomendaciones: Plataformas como Facebook, Instagram y YouTube usan IA para analizar el contenido que compartes y las interacciones que tienes con otros usuarios, y así ofrecerte contenido con mejores recomendaciones personalizadas. Y por supuesto, la IA también se usa para detectar contenido inapropiado y spam en las redes sociales.
4. Automatización y robótica: La IA se emplea en la automatización de procesos en diversas industrias, como la fabricación y la logística. Los robots y sistemas autónomos también hacen uso de la IA para tomar decisiones en tiempo real, como los vehículos autónomos y los robots industriales.
5. Salud y medicina: La IA ha encontrado aplicaciones en el campo de la salud, como la interpretación de imágenes médicas, el diagnóstico asistido por computadora, la investigación de fármacos y la personalización de tratamientos. También se utiliza para monitorear la salud de los pacientes y proporcionar recomendaciones médicas.
6. Finanzas y servicios bancarios: En el sector financiero, la IA se emplea para detectar fraudes en transacciones, analizar patrones de gasto y riesgo, proporcionar recomendaciones de inversión y la gestión automatizada de carteras.

Estos son solo algunos ejemplos dónde podemos encontrar IA en la actualidad. La IA está en constante evolución y cada vez estará más integrada en nuestra vida diaria, mejorando la eficiencia y brindando nuevas soluciones.

Para comprender y adentrarse en el mundo de la IA, es importante familiarizarse con varios términos y conceptos clave que son fundamentales en este ámbito, y además de este glosario básico, puedes realizar el Curso de introducción a la inteligencia artificial donde se tratan muchos de los términos que vamos a ver a continuación.

Modelos

Los modelos son representaciones de sistemas o procesos, los cuales mediante el uso de algoritmos se utilizan para realizar predicciones, clasificaciones o tomar decisiones basadas en la información aprendida.

Estos modelos de IA se construyen a partir de los conjuntos de datos, para ser tratados en consecuencia. Por ello, y como veremos un poco más adelante, es tan importante que los conjuntos de datos, sean coherentes y estén optimizados para ser tratados.

Algoritmo

Se trata de un conjunto de secuencias ordenadas de instrucciones matemáticas lógicas, que permiten resolver un problema o realizar una tarea específica.

Se emplean para procesar datos, aprender patrones y tomar decisiones informadas.

Datos, conjunto de datos y macrodatos

Los datos, como archivos de texto, imágenes, o vídeos, son fuentes de información que requieren una interpretación para convertirse en valor. Hay que tratar estos datos con precaución, ya que son fundamentales para entrenar los modelos y extraer conocimiento.

Cualquier organización puede recopilar una gran cantidad de datos de diversas fuentes, como por ejemplo, el número de ventas, compras, clientes, proveedores, productos, medidas, referencias, etc. A estos valores los denominamos como Datos, y cuando tenemos esta información correctamente estructurada, y organizada en diferentes tablas y columnas, a eso lo denominamos como Dataset o Conjunto de Datos.

Con el paso del tiempo, y a medida que vamos «alimentando» de nuevos datos a nuestros conjuntos, estos se pueden volver extremadamente grandes y complejos para ser tratados de manera eficiente. Por ejemplo, en aeropuertos, hospitales, eventos sociales, se suelen recopilar una gran cantidad de datos a partir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores de telemetría, registros de transacciones, etc. A este tipo de conjuntos de datos, se le denomina como Macrodatos o Big Data.

¿A qué así todo empieza a cobrar sentido?

Aprendizaje automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender y mejorar automáticamente a partir de los datos sin ser programadas explícitamente.

Se basa en el uso de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas reconocer patrones, realizar predicciones y tomar decisiones basadas en la información adquirida.

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales artificiales profundas para extraer y aprender características jerárquicas de los datos. Estas redes están compuestas por múltiples capas de nodos interconectados y son capaces de realizar tareas complejas, como el reconocimiento de objetos en imágenes o el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Para comprender la principal diferencia entre Machine Learning y Deep Learning es que, en los modelos ML nosotros mismos debemos extraer y formatear los conjuntos de datos para disponer de las características que deseamos analizar o tratar. En cambio, en modelos basados en DL son mucho más potentes al saber que datos se deben extraer y como se debe clasificar la información y que sea el propio algoritmo quien obtenga conclusiones de los datos que son relevantes para su estudio.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que se proporciona a los algoritmos un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos en los que se conoce la respuesta correcta o la etiqueta asociada a cada ejemplo. El algoritmo aprende a encontrar patrones y relaciones entre las características de los datos para realizar predicciones o clasificar nuevos datos sin etiquetas.

El objetivo del aprendizaje supervisado es entrenar al modelo para que pueda hacer predicciones o tomar decisiones precisas cuando se le presenten nuevos datos no etiquetados.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático (ML) en el que los algoritmos se entrenan con un conjunto de datos no etiquetados. El objetivo principal es encontrar patrones, estructuras o relaciones ocultas en los datos sin tener información previa sobre las categorías o etiquetas. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden realizar tareas como la segmentación, la reducción de dimensionalidad o la detección de anomalías.

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado utilizan diferentes técnicas para analizar los datos sin la necesidad de tener ejemplos previamente etiquetados. Algunos ejemplos de este tipo de algoritmos no supervisados son:

• Clustering (agrupamiento): Agrupa los datos en diferentes grupos o clústeres basados en la similitud entre ellos. Estos grupos pueden revelar patrones o estructuras intrínsecas en los datos.
• Anomaly detection (detección de anomalías): Identifica instancias o eventos inusuales o atípicos en los datos que difieren significativamente del comportamiento normal.
• Asociación: Descubre relaciones o patrones en los datos, como por ejemplo, encontrar productos que se compran juntos con frecuencia en datos de transacciones.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje reforzado es una rama del aprendizaje automático (Machine Learning) en la que el modelo aprende a tomar decisiones y realizar acciones a través de la interacción con un entorno con el objetivo de maximizar una recompensa acumulativa.

El aprendizaje reforzado se basa en la idea de que el modelo puede aprender a través de la exploración y la experiencia. El agente lleva a cabo acciones en el entorno y, dependiendo de la calidad de esas acciones, recibe una recompensa o un castigo. El objetivo del agente es aprender una política de toma de decisiones que maximice la recompensa acumulada a largo plazo.

Red neuronal

Os recomiendo leer un post que hay en el blog llamado Qué son las redes neuronales y sus aplicaciones, donde Pablo Huet nos explica muy bien de que tratan estas redes neuronales.

Como hemos visto anteriormente, modelos como Deep Learning emplean el uso de redes neuronales, que no dejan de ser un conjunto de nodos interconectados para extraer y analizar la información.

Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)

Podemos hacernos a la idea, que la principal función es permitir que las computadoras sepan comprender, interpretar y generar contenidos del lenguaje humano de manera eficiente.

El lenguaje humano es complejo y variable, y el procesamiento de lenguaje natural aborda diversos desafíos en el tratamiento de la información lingüística. Algunas de las tareas comunes en el procesamiento de lenguaje natural incluyen:

• Reconocimiento y generación de voz
• Análisis semántico
• Análisis de sentimientos o emocional
• Traducción automática
• Extracción de información específica

El procesamiento de lenguaje natural utiliza una combinación de técnicas de lingüística computacional, aprendizaje automático y estadísticas para abordar estos desafíos. Estas técnicas incluyen algoritmos de clasificación, modelos de lenguaje, redes neuronales, entre otros.

Visión por computadora (Computer Vision)

Computer Vision se centra en la interpretación y el análisis de imágenes y vídeos. Utiliza algoritmos y modelos para permitir que las máquinas comprendan y extraigan información visual, como reconocimiento de objetos, detección de caras, seguimiento de objetos en movimiento, entre otros.

La visión por computadora tiene aplicaciones en áreas como la seguridad, la medicina, la robótica y el reconocimiento de patrones.

Clasificación

La clasificación es una técnica del aprendizaje automático (machine learning) que se utiliza para asignar (etiquetar) objetos o instancias a categorías o clases predefinidas. El objetivo de la técnica es entrenar un modelo utilizando datos de entrenamiento que contienen ejemplos etiquetados con sus respectivas clases, y luego utilizar ese modelo para clasificar nuevos datos sin etiquetar.

El modelo aprende a reconocer patrones y características en los datos de entrenamiento y los emplea para tomar decisiones de clasificación, según las características de los datos de prueba.

Agrupamiento

El agrupamiento, también conocido como clustering, es una técnica del aprendizaje automático (machine learning) que se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos o clústeres, donde los objetos dentro de cada grupo son más similares entre sí que con los objetos de otros grupos.

A diferencia de la clasificación, en el agrupamiento no hay clases predefinidas y el objetivo es descubrir estructuras o patrones naturales en los datos sin la necesidad de etiquetas.

Los algoritmos de agrupamiento asignan objetos a grupos según la similitud de sus características, lo que permite identificar relaciones y segmentar los datos en grupos significativos.

Regresión

La regresión es otra técnica del aprendizaje automático (machine learning) que se utiliza para predecir un valor numérico continuo en función de variables independientes. En contraste con la clasificación que se enfoca en asignar una clase o categoría a un objeto, la regresión se centra en predecir un valor numérico específico.

Se usa un conjunto de datos de entrenamiento que contiene valores de entrada y sus correspondientes valores de salida para entrenar un modelo de regresión, que luego se puede utilizar para hacer predicciones en nuevos datos.

Conclusiones

En primer lugar, hemos visto qué son los modelos de IA, y cómo emplean el uso de algoritmos para resolver problemas y la importancia de que estos se alimenten de fuentes de información de calidad, de nuestros conjuntos de datos.

En un segundo bloque, hemos visto los diferentes tipos de aprendizaje en la IA, como el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, el aprendizaje reforzado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. También se introdujeron conceptos como las redes neuronales, el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora, que son aplicaciones específicas de la IA en áreas como el análisis de texto y el reconocimiento de imágenes.

Y en último lugar, hemos visto cómo se denominan las propias técnicas empleadas en machine learning y como son necesarias para el preprocesamiento y exploración de los datos, analizar estos y extraer características propias, y al combinar estas técnicas de manera adecuada, se pueden obtener modelos más precisos y útiles para una amplia gama de problemas.

La IA está en constante evolución y se caracteriza por un lenguaje técnico y específico. Familiarizarse con los términos y conceptos clave de la IA te va a permitir comprender mejor los avances, las aplicaciones y los desafíos de esta tecnología.

Espero que os resulte de ayuda inicial, para comprender los conceptos fundamentales de cualquier inteligencia artificial, ya que todo esto se está convirtiendo en una parte integral de diversas industrias y poco a poco, (y cada vez más) está transformando la forma en que interactuamos con la tecnología.

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