¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de IA?

Desde «Hola Siri» hasta ChatGPT y los autos autónomos, la inteligencia artificial (IA) está transformando la experiencia humana.

Pero, ¿cómo funciona la IA? ¿Qué sucede detrás de escena para crear una tecnología que emule al cerebro humano?

En este artículo, explicamos qué es un modelo de IA, cómo funcionan estos modelos y los diferentes tipos con ejemplos.

¿Qué es un modelo de IA?

Los modelos son los cerebros virtuales de la inteligencia artificial. Construidos a partir de algoritmos y datos, los modelos de IA aprenden de las experiencias y extraen conclusiones.

Los modelos de IA necesitan asistencia humana para comprender los datos y realizar tareas que van más allá de su entrenamiento inicial. Se puede entrenar un modelo de IA para que haga prácticamente cualquier cosa, desde respuestas automatizadas sencillas hasta la resolución de problemas complejos.

Los modelos de IA destacan en:

• Análisis de conjuntos de datos
• Identificación de patrones
• Realización de predicciones
• Generación de contenido

Cuantos más datos tenga un modelo de IA, más preciso podrá ser al hacer predicciones y tomar decisiones.

¿Cómo se crea un modelo de IA?

Los científicos de datos desarrollan algoritmos para crear modelos de IA. Un algoritmo es un conjunto de reglas y procesos paso a paso que resuelven un problema específico o completan una tarea. Una vez que un algoritmo se entrena con datos, se convierte en un modelo de IA.

También se utilizan redes neuronales artificiales (RNA) para enseñar a las computadoras a procesar datos de una manera que imita cómo el cerebro humano envía señales y recibe información. Al igual que la red interconectada de neuronas en nuestro cerebro, las RNA son neuronas artificiales (nodos) que trabajan para resolver un problema.

Las redes neuronales artificiales se usan para tareas que requieren reconocimiento de patrones, como:

• Reconocimiento de imagen y voz
• Resumen de documentos
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• Toma de decisiones compleja

Un ejemplo de un algoritmo

Probablemente utilices a diario uno de los algoritmos más conocidos: Google Search.

Cuando introduces una consulta en Google, su algoritmo de búsqueda rastrea miles de millones de páginas web para ofrecerte rápidamente los resultados más útiles y relevantes. A medida que evoluciona la forma en que utilizamos Google, también lo hace su algoritmo.

Diferentes tipos de modelos de IA

Aquí nos centraremos en los siguientes tipos de modelos de IA:

• Aprendizaje automático
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje profundo

Modelos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Si bien todo aprendizaje automático es IA, no toda IA es aprendizaje automático.

Para crear un modelo de aprendizaje automático, los científicos de datos entrenan algoritmos con datos etiquetados, no etiquetados o mixtos. Existen distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático para distintos objetivos:

La clasificación reconoce ciertas entidades en el conjunto de datos para etiquetarlas o definirlas.

La regresión ayuda a hacer predicciones al comprender la relación entre variables independientes y dependientes.

Los datos se modifican para ejecutar mejor una tarea específica y luego se convierten en un modelo de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático examinan ciertas variables dentro de los datos y encuentran patrones que ayudan a hacer predicciones.

Estos modelos mejoran con el tiempo a medida que se entrenan y se exponen a más datos.

Ejemplo de aprendizaje automático

Supongamos que deseas enseñar a un modelo de IA a identificar distintos tipos de flores. Primero, necesitas un conjunto de datos etiquetado con imágenes de flores y sus nombres.

Luego, un científico de datos o un ingeniero de inteligencia artificial alimenta los conjuntos de datos al modelo para que pueda aprender a identificar patrones y tendencias, tal como el cerebro humano.

El modelo de aprendizaje automático aprenderá del conjunto de datos y comenzará a detectar patrones e identificar diferencias en cada tipo de flor. Con el tiempo, el modelo podrá indicarte si una imagen es de un girasol o de una rosa.

Modelos de aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es el tipo más común de aprendizaje automático y la forma más sencilla en que aprenden los modelos de IA.

Se denomina aprendizaje “supervisado” porque el algoritmo se entrena con conjuntos de datos etiquetados y creados por humanos. Las etiquetas ayudan al algoritmo y al modelo a comprender exactamente cómo clasificar los datos.

Mediante el uso de conjuntos de datos etiquetados con ejemplos de entradas (características) y salidas (etiquetas), se entrenan algoritmos de aprendizaje supervisado para predecir resultados e identificar patrones. Una vez que el modelo se entrena y se prueba, puede hacer predicciones con datos desconocidos en función del conocimiento previo que ha adquirido.

Ejemplo de aprendizaje supervisado

Pensando en nuestro ejemplo de flores, el aprendizaje supervisado requiere un conjunto de datos etiquetado con ejemplos de flores y los nombres de sus especies.

El algoritmo aprende a comprender las características que pertenecen a cada tipo de flor, que se obtienen de los resultados etiquetados. Puedes probar el modelo mostrándole una imagen de una flor y pidiéndole que adivine su nombre.

Si te da la respuesta incorrecta, eso solo significa que necesitas seguir entrenando el modelo y ajustando los parámetros para mejorar la precisión.

Modelos de aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es otro tipo de aprendizaje automático, pero no es tan popular como el aprendizaje supervisado.

Mientras que el aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados, el aprendizaje no supervisado encuentra patrones sin instrucciones humanas. Los modelos siguen algoritmos de autoaprendizaje que les permiten recibir datos sin procesar y crear sus propias reglas.

El modelo de aprendizaje no supervisado estructura los datos en función de similitudes, diferencias y patrones. Con el aprendizaje no supervisado no se necesita un científico de datos porque el modelo está diseñado para funcionar sin instrucciones sobre cómo manejar cada dato.

Ejemplo de aprendizaje no supervisado

Puedes proporcionar un conjunto de datos de distintos tipos de flores y el modelo de aprendizaje no supervisado los agrupará en categorías, como color y forma de los pétalos. A medida que el modelo madure, la agrupación se volverá más específica.

Modelos de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de ML que aprende a identificar patrones complejos en texto, imágenes y sonidos.

Con el aprendizaje profundo, los datos se procesan y clasifican a través de capas, y cada capa tiene un papel que desempeñar en el procesamiento de los datos de entrada.

A continuación se muestra un vistazo rápido a los diferentes tipos de capas en una red neuronal de aprendizaje profundo:

• La capa de entrada recibe datos sin procesar y los pasa a través de la red.
• Las capas ocultas evalúan y procesan los datos de entrada y los transforman en una salida.
• La capa de salida utiliza los datos procesados ​​para entregar un resultado.

Una red neuronal básica suele tener una o dos capas ocultas, pero una red neuronal de aprendizaje profundo puede tener cientos. Todas las capas analizan los datos de forma diferente y pueden identificar patrones que no son posibles con los métodos básicos de aprendizaje automático.

Ejemplo de aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo pueden automatizar tareas complejas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye tareas como transcribir sonido a texto o describir imágenes en detalle. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son modelos de aprendizaje profundo grandes y previamente entrenados.

El aprendizaje profundo impulsa muchas de las aplicaciones de IA que usamos todos los días, como:

• Reconocimiento facial automático
• Detección de fraude
• Realidad virtual
• Asistentes digitales

Ejemplos de modelos comunes de IA

Existe una cantidad abrumadora de modelos de IA diferentes. Ya sea que necesites clasificar diferentes tipos de flores o predecir resultados de atención médica, existe un modelo específico para todo lo que necesites hacer.

A continuación, una pequeña lista de tipos comunes de modelos de IA.

Modelos comunes de aprendizaje automático

• La regresión lineal predice un valor continuo, por ejemplo, los precios de las viviendas en función de características como el tamaño y la ubicación.
• La regresión logística se utiliza para tareas de clasificación binaria. El modelo solo ofrece dos respuestas posibles. Un ejemplo es la detección de correo no deseado: determina si un correo electrónico es spam (sí) o no (no).
• Los árboles de decisión son modelos que utilizan un gráfico en forma de árbol de decisiones y sus posibles consecuencias. Son ideales para tareas de clasificación y regresión.

Modelos comunes de aprendizaje profundo

• Las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan para procesar datos en forma de cuadrícula, como imágenes. Las CNN son potentes para tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos e incluso para jugar videojuegos.
• Las redes neuronales recurrentes (RNN) son adecuadas para datos secuenciales, como series temporales o lenguaje natural. Las RNN se utilizan en aplicaciones como el modelado de lenguajes y la traducción automática.
• Las redes de memoria a corto plazo (LSTM) son un tipo especial de RNN capaz de aprender dependencias a largo plazo, lo que las hace eficaces para tareas que involucran datos secuenciales que abarcan secuencias largas.

Modelos comunes de aprendizaje por refuerzo

• Q-Learning es un algoritmo de aprendizaje de refuerzo sin modelo para aprender el valor de una acción en un estado particular.
• Las redes Q profundas (DQN) combinan el aprendizaje Q con redes neuronales profundas. Las DQN están diseñadas para tareas de toma de decisiones complejas, como jugar videojuegos a un nivel sobrehumano.
• Los métodos de gradiente de políticas optimizan los parámetros de una política directamente mediante el descenso de gradiente. Son para escenarios en los que el espacio de acción es de alta dimensión o continuo.

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