UNA GAMA DE IA Y
CAPACIDADES DE APRENDIZAJE PROFUNDO
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Con AMIGO IQ AI, sus datos son universalmente accesibles, su infraestructura de TI es flexible y sin límites, y sus equipos se centran en los resultados. Ponga nuestra experiencia en aprendizaje profundo a trabajar para usted, desde asesoramiento estratégico hasta tecnología optimizada para IA, para desentrañar la complejidad y crear su solución de aprendizaje profundo ideal.
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Acelere su viaje de aprendizaje profundo de IA
Muévase rápidamente más allá de las pruebas de conceptos hacia la IA de producción en todas partes con los servicios profesionales y de asesoramiento de AMIGO IQ, que proporcionan la experiencia y los servicios que necesita para entregar proyectos de IA en su organización. Con experiencia en la entrega de cientos de talleres y proyectos en todo el mundo, los expertos de AMIGO IQ brindan las habilidades y la experiencia para acelerar las implementaciones de proyectos de IA de años a meses o semanas.
Problemas relacionados con los datos.
El desarrollo de un sistema ML confiable no solo depende de una codificación excelente, sino que la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento juegan un papel fundamental.
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# 1. Falta de datos adecuados
Se requieren conjuntos de datos representativos para capturar razonablemente la relación que puede existir entre las características de entrada y salida. Si no hay suficientes datos, existen opciones como recopilar más datos o utilizar fuentes de datos externas. Otra solución es utilizar métodos de aumento de datos para aumentar artificialmente el tamaño de la muestra, pero estos métodos a menudo disminuyen la calidad general.
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# 2. Procedimientos complejos de extracción, transformación y carga
Un requisito más es que los datos deben ser fáciles de trabajar, deben estar bien organizados y almacenados en el formato adecuado en un solo lugar (base de datos, almacén, nube). Dado que este no es el caso a veces, se necesitan algunas actividades preparatorias (por ejemplo, procesos ETL).
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# 3. Procesamiento de datos no estructurados
El siguiente factor rentable es si los datos están estructurados o no. Es más fácil (en consecuencia, más económico) trabajar con datos bien estructurados. En algunos casos, los datos están sujetos a limpieza, ordenación y conversión a datos semiestructurados. Además, permite trabajar con valores perdidos, extremos e inesperados, lidiar con valores atípicos, errores obvios, etc. En la práctica, la mayoría de las empresas gestionan datos no estructurados (p. Ej., Notas de texto de formato libre) o semiestructurados (p. Ej., XML, correo electrónico). Existe toda una clase de algoritmos ML creados para hacer uso de este tipo de datos y, por lo general, estos proyectos cuestan más.
Según nuestra experiencia, la recopilación, limpieza y preparación de datos pueden duplicar el costo de desarrollo.
¿Cómo aprenden las máquinas?
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Aunque un modelo de aprendizaje automático puede aplicar una combinación de diferentes técnicas, los métodos de aprendizaje generalmente se pueden clasificar en tres tipos generales:
Aprendizaje supervisado: el algoritmo de aprendizaje recibe datos etiquetados y el resultado deseado. Por ejemplo, las imágenes de perros etiquetadas como "perro" ayudarán al algoritmo a identificar las reglas para clasificar las imágenes de perros.
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Aprendizaje no supervisado: los datos proporcionados al algoritmo de aprendizaje no están etiquetados y se le pide al algoritmo que identifique patrones en los datos de entrada. Por ejemplo, el sistema de recomendación de un sitio web de comercio electrónico donde el algoritmo de aprendizaje descubre artículos similares que a menudo se compran juntos.
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Aprendizaje reforzado: el algoritmo interactúa con un entorno dinámico que proporciona retroalimentación en términos de recompensas y castigos. Por ejemplo, se recompensa a los coches autónomos por permanecer en la carretera.
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El proceso básico del aprendizaje automático es proporcionar datos de entrenamiento a un algoritmo de aprendizaje. Luego, el algoritmo de aprendizaje genera un nuevo conjunto de reglas, basadas en inferencias de los datos. En esencia, se trata de generar un nuevo algoritmo, denominado formalmente modelo de aprendizaje automático.
Al usar diferentes datos de entrenamiento, el mismo algoritmo de aprendizaje podría usarse para generar diferentes modelos. Por ejemplo, el mismo tipo de algoritmo de aprendizaje podría usarse para enseñarle a la computadora cómo traducir idiomas o predecir el mercado de valores.
Las ventajas y beneficios de la IA
Tomar decisiones y tomar medidas basadas únicamente en precedentes históricos, análisis simples y intuición ya no hace el trabajo, ni tampoco perseguir metas miopes o tecnologías comercializadas. Y, sin embargo, demasiadas empresas siguen estancadas en el statu quo.
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Cada vez más, son los que utilizan la analítica de forma eficaz los que tienen éxito; es decir, aquellos que extraen información como patrones, tendencias y conocimientos de los datos para tomar decisiones, emprender acciones y producir resultados. Esto incluye tanto la analítica tradicional como la analítica avanzada, que son complementarias. Además, la IA permite a los humanos utilizar la analítica de formas que de otro modo no podrían hacerlo por sí mismos.
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Los datos son una ventaja fundamental si, y solo si, sabe cómo utilizarlos. La mayoría de las empresas deberían empezar a pensar en sí mismas como empresas de datos y análisis, independientemente de cuáles sean sus ofertas principales. Mientras los datos estén involucrados, este es un paso crítico para adelantarse a la competencia y, al mismo tiempo, obtener una mayor capacidad para crear enormes beneficios tanto para las personas como para las empresas.
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Automatizamos negocios y optimizamos procesos mediante la implementación de soluciones inteligentes de ML
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Métodos de aprendizaje automático
Visión por computadora, Aprendizaje profundo, Extracción de características, Representación del conocimiento, Aprendiendo a clasificar, Generación de lenguaje natural, Procesamiento del lenguaje natural, Red neuronal, Aprendizaje por refuerzo,
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Aprendizaje semi supervisado, aprendizaje supervisado
Aprendizaje sin supervisión
Técnicas de aprendizaje automático
Detección de anomalías, codificadores automáticos, estadísticas bayesianas, clasificación, cálculo de clústeres, árboles de decisión, red de creencias profundas, generativo.
Regresión lineal, regresión logística, análisis de componentes principales, aumento de gradiente.
Trabajando junto con la IA
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La inteligencia artificial no está aquí para reemplazarnos. Aumenta nuestras habilidades y nos hace mejores en lo que hacemos. Debido a que los algoritmos de IA aprenden de manera diferente a los humanos, ven las cosas de manera diferente. Pueden ver relaciones y patrones que se nos escapan. Esta asociación humana con IA ofrece muchas oportunidades.
Puede: Lleve la analítica a industrias y dominios donde actualmente no se utiliza.
Mejore el rendimiento de las tecnologías analíticas existentes, como la visión por computadora y el análisis de series de tiempo.
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Derribar las barreras económicas, incluidas las de idioma y traducción.
Aumentar las habilidades existentes y hacernos mejores en lo que hacemos.
Danos una mejor visión, una mejor comprensión, una mejor memoria y mucho más.
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¿Cuáles son los desafíos del uso de la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial va a cambiar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites. La principal limitación de la IA es que aprende de los datos. No hay otra forma de incorporar el conocimiento. Eso significa que cualquier inexactitud en los datos se reflejará en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis debe agregarse por separado.
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Los sistemas de IA actuales están capacitados para realizar una tarea claramente definida. El sistema que juega al póquer no puede jugar al solitario ni al ajedrez. El sistema que detecta el fraude no puede conducir un automóvil ni brindarle asesoramiento legal. De hecho, un sistema de inteligencia artificial que detecta el fraude en la atención médica no puede detectar con precisión el fraude fiscal o el fraude en reclamaciones de garantía.
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En otras palabras, estos sistemas son muy, muy especializados. Están enfocados en una sola tarea y están lejos de comportarse como humanos. Asimismo, los sistemas de autoaprendizaje no son sistemas autónomos. Las tecnologías de IA imaginadas que ves en las películas y la televisión siguen siendo ciencia ficción.
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Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.
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Cómo funciona la inteligencia artificial
La IA funciona combinando grandes cantidades de datos con un procesamiento iterativo rápido y algoritmos inteligentes, lo que permite que el software aprenda automáticamente de los patrones o características de los datos. La IA es un amplio campo de estudio que incluye muchas teorías, métodos y tecnologías, así como los siguientes subcampos principales:
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El aprendizaje automático automatiza la construcción de modelos analíticos. Utiliza métodos de redes neuronales, estadísticas, investigación de operaciones y física para encontrar información oculta en los datos sin estar programado explícitamente sobre dónde buscar o qué concluir.
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Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático que se compone de unidades interconectadas (como neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pasadas en los datos para encontrar conexiones y derivar el significado de los datos indefinidos.
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El aprendizaje profundo utiliza enormes redes neuronales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando los avances en la potencia informática y las técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Las aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imagen y voz.
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La computación cognitiva es un subcampo de la IA que se esfuerza por lograr una interacción natural, similar a la humana, con las máquinas. Al utilizar la inteligencia artificial y la computación cognitiva, el objetivo final es que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y habla, y luego hablar de manera coherente en respuesta.
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La visión por computadora se basa en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y comprender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar su entorno.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es la capacidad de las computadoras para analizar, comprender y generar el lenguaje humano, incluido el habla. La siguiente etapa de la PNL es la interacción del lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con las computadoras utilizando el lenguaje normal y cotidiano para realizar tareas.