top of page
Anchor 1
RANGE OF DL CAPABILITIES
HOW MACHINES LEARN

 

A RANGE OF AI AND DEEP LEARNING SKILLS

With AMIGO IQ AI, your data is universally accessible, your IT infrastructure is flexible and limitless, and your teams are focused on results. Put our deep learning expertise to work for you, from strategic advice to AI-optimized technology, to unravel complexity and create your ideal deep learning solution.

Accelerate Your AI Deep Learning Journey

Quickly move beyond proof of concept to production AI everywhere with AMIGO IQ's advisory and professional services, providing the expertise and services you need to deliver AI projects in your organization. With experience delivering hundreds of workshops and projects around the world, AMIGO IQ experts provide the skills and experience to accelerate AI project implementations from years to months or weeks.

How do machines learn?

Although a machine learning model can apply a combination of different techniques, learning methods can generally be classified into three general types:

Supervised learning The learning algorithm receives tagged data and the desired outcome. For example, images of dogs labeled "dog" will help the algorithm identify the rules for classifying images of dogs.

Unsupervised learning: The data provided to the learning algorithm is not labeled and the algorithm is asked to identify patterns in the input data. For example, the recommendation system of an e-commerce website where the learning algorithm discovers similar items that are often bought together.

 

Reinforced learning: the algorithm interacts with a dynamic environment that provides feedback in terms of rewards and punishments. For example, autonomous cars are rewarded for staying on the road.

The basic process of machine learning is to provide training data to a learning algorithm. Then the learning algorithm generates a new set of rules, based on inferences from the data. In essence, it is about generating a new algorithm, formally called the machine learning model.

By using different training data, the same learning algorithm could be used to generate different models.

For example, the same type of learning algorithm could be used to teach the computer how to translate languages ​​or predict the stock market.

Data related problems.

The development of a reliable ML system not only depends on excellent coding, but the quality and quantity of the training data play a fundamental role.

# 1. Lack of adequate data


Representative data sets are required to reasonably capture the relationship that may exist between input and output characteristics. If there is not enough data, there are options such as collecting more data or using external data sources. Another solution is to use data augmentation methods to artificially increase the sample size, but these methods often decrease the overall quality.

# 2. Complex extraction, transformation and loading procedures


One more requirement is that the data must be easy to work with, it must be well organized and stored in the proper format in one place (database, warehouse, cloud). Since this is not the case sometimes, some preparatory activities are needed (eg ETL processes).

# 3. Unstructured data processing


The next profitable factor is whether the data is structured or not. It is easier (consequently cheaper) to work with well-structured data. In some cases, the data is subject to cleaning, sorting, and conversion to semi-structured data. In addition, it allows you to work with missing, extreme and unexpected values, deal with outliers, obvious errors, etc. In practice, most companies handle unstructured (eg, free-form text notes) or semi-structured (eg, XML, email) data. There is a whole class of ML algorithms built to make use of this kind of data, and these projects generally cost more.

In our experience, collecting, cleaning, and preparing data can double the cost of development.

 

 

The advantages and benefits of AI


Making decisions and taking action based solely on historical precedent, simple analysis, and intuition no longer gets the job done, nor does pursuing shortsighted goals or commercialized technologies. And yet too many companies remain stuck in the status quo.

Increasingly, it is those who use analytics effectively who are successful; that is, those that extract information such as patterns, trends, and insights from the data to make decisions, take action, and produce results.

 

This includes both traditional analytics and advanced analytics, which are complementary. Furthermore, AI enables humans to use analytics in ways that they might not otherwise be able to do on their own.

Data is a critical asset if, and only if, you know how to use it.

 

Most companies should start thinking of themselves as data and analytics companies, regardless of what their top offerings are. As long as the data is involved, this is a critical step in getting ahead of the competition and, at the same time, gaining greater capacity to create huge benefits for both individuals and businesses.

TRANS Amigo IQ Logo.png
AI-in-2017.jpg
A man playing chess with a robot..jpg

Trabajando junto con la IA

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.

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.

¿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.

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.

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.

Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.

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:

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.

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.

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.

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.

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.

HOW AI WORKS
bottom of page