Entrenamiento - Inteligencia Artificial
Aprendiendo como funciona en la mayoría de casos un modelo artificial

En las últimas décadas, estamos viendo como modelos IA benefician a todo tipo de sectores y en todo tipo de funciones; de hecho, ya lo vemos en nuestro consumo diario como por ejemplo:

  • Televisión con IA para mejorar la calidad de la imagen.

  • App de cámara con IA para mejorar la calidad de las fotos y favorecer nuestros selfies.

  • Neveras con IA para conservar mejor los alimentos y ahorrar energía.

  • Altavoces que analizan con IA los espacios de nuestra habitación para darnos el mejor sonido.

¿Os suena alguno? Es que cada vez más, escuchamos como la IA está presente en todos los productos que tenemos en nuestras oficinas y hogares.
¿Pero como funciona esta moda con la que todo suena mejor, y además, parece que potencia todas las cosas para que sean más inteligentes?

IA - Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un sistema, que se alimenta con datos referentes al tema que nos interesa, mediante un proceso de aprendizaje se entrena al sistema para que sea capaz de resolver casos parecidos y nuevos en tiempo real, pongamos un ejemplo:

La empresa de transporte I-Route, necesitaba determinar el número mínimo de kilómetros que harán sus transportistas cada día. La complejidad radicaba en que cada transportista tenía rutas distintas diariamente, que se modificaban en tiempo real con entregas fallidas, canceladas, reasignadas y asignaciones de urgencia. Por tanto, requerían determinar cuál era la ruta más eficiente para los transportistas dependiendo a las prioridades de Tiempo y Distancia.

Para poder crear el modelo ia para nuestro cliente, tuvimos que alimentar el sistema con datos (Rutas pasadas de cada uno de los transportistas, de esta manera la IA pudo identificar y anticiparse a las incidencias que iban ocurriendo día a día con base en los eventos pasados). Dejemos claro que ideas como consciencia propia son temas todavía muy verdes y que son más propios de una serie de Netflix que de la realidad.
Ahora bien para poder dar vida a un modelo IA, necesitamos hacer uso de dos conceptos: Entrenamiento e inferencia, en este apartado nos centraremos en el de entrenamiento.

Entrenamiento - Enseñando a nuestro ia

Entrenamiento de IA

En esta etapa se construye el modelo IA; para ello se le proporcionan datos que sean similares o pasados a lo que necesitamos solucionar, las tres tareas más destacadas de una IA son:

  1. Clasificación de la información.

    1. La IA es capaz de distinguir objetos/temas/ideas/etc para poder ordenarlos en diferentes categorías.

      1. Una tienda de cosmética quiere digitalizar su empresa con Odoo, pero tiene más de 200 mil productos en su sistema y además desperdigados por diferentes Ecommerces como Amazon.

        1. Requiere que se cree un modelo IA capaz de reagrupar todos los productos con precios y datos relevantes para poder guardarlos en el nuevo ERP, además necesitan saber sobre los KPIs más relevantes como la tendencia de ventas de cada producto y cada variación del mismo.

  2. Búsqueda de patrones.

    1.  La IA es capaz de comparar un dato con una clase predefinida para encontrar relaciones y definir nuevas coincidencias.

      1. Un ejemplo de ello puede ser un Ecommerce de ropa:

        1. El cliente quiere que sus consumidores puedan tomar una foto de las prendas que tienen en el armario, para poder darle conjuntos que combinen con lo escogido.

        2. El consumidor pueda tomar una foto a una camisa con rayas de color oscuro para que la IA sea capaz de mostrarle prendas similares que se encuentren en el Ecommerce.

  3. Conducción automática

    1. La IA es capaz de tomar decisiones en tiempo real, en base a los datos que se le ha proporcionado en situaciones similares.

      1. Un ejemplo de ello, es un Tesla con Autopilot:

        1. El coche toma sus propias de decisiones dependiendo a reglas de tránsito, transeúntes y un sin fin de criterios añadidos.

Ahora bien, ¿Cómo aprende nuestro modelo para poder ejecutar tales tareas?

Tipos de aprendizaje

Os explicaremos los tres métodos de aprendizaje más habituales:

  • Aprendizaje con supervisión

    • Se le da al modelo una base de datos de entrada con las respuestas correctas, de manera que la IA solo verifica cuáles han sido las conclusiones de cada registro de entrada, luego se le otorga un set de datos de prueba, sin las respuestas para poder verificar el margen de error del modelo IA.

  • Aprendizaje sin supervisión

    • A diferencia del anterior método, no se le brinda una base de datos de entrenamiento previamente, sino que se comienza con dar datos con similitudes para que el modelo IA pueda establecer patrones que luego permitan clasificar datos según su similitud o diferencia.

  • Aprendizaje reforzado

    • Este método puede ser el único usado para entrenar un modelo IA o bien ser un refuerzo de los anteriores métodos, es necesario en modelos que estén enfocados en conducción automática.
      Lo que se hace es presentar a la IA datos en tiempo real y reglas iniciales, mientras que otra IA o una persona física es la que se encarga de supervisar las respuestas.

Como hemos visto un modelo IA puede ser entrenado de diferentes formas y puede resolver casi cualquier necesidad que tenga nuestra empresa o nuestros clientes, ¿Por qué no lo pruebas?

Entrenamiento - Inteligencia Artificial
JUMO Technologies S.L., Ojeda Garcia, Juan Manuel 27 enero, 2021
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