[vc_row][vc_column][vc_column_text]Mientra la Inteligencia Artificial y Machine Learning proporcionan grandes posibilidades de mejorar las operaciones en los negocios y maximizar las ganancias, esto no es gratis o fácil de conseguir.
La variedad de problemas que enfrentan las grandes empresas, y la variedad de modelos de Machine Learning utilizados para resolver estos problemas es bastante amplia, ya que algunos algoritmos son mejores para tratar ciertos tipos de problemas que otros. Dicho esto, se necesita una comprensión clara de para qué sirve cada tipo de modelo de Machine Learning, y a continuación presentamos 10 algoritmos de Inteligencia Artificial más populares:
- Regresión Lineal
- Regresión logística
- Análisis discriminante lineal
- Árboles de decisión
- Naive Bayes
- k-vecinos más cercanos
- Aprendizaje de cuantificación vectorial
- Soporte de máquinas vectoriales
- Bagging y Random forest
- Redes neuronales profundas.
A continuación, mencionaremos las características básicas y las áreas de aplicación de todos estos algoritmos. Sin embargo, brindaremos una breve descripción del concepto de Machine Learning.
Todos los modelos de Machine Learning apuntan a aprender alguna función (F) que proporciona una correlación más precisa entre los valores de entrada (x) y los valores de salida (y). Y = F(x)
El caso más común es cuando tenemos algunos datos históricos X e Y y podemos implementar el modelo de Inteligencia Artificial para proporcionar el mejor mapeo entre los valores. El resultado no puede ser 100% exacto, ya que de lo contrario, esta sería un simple cálculo matemático sin la necesidad de Machine Learning. En cambio, la función f que entrenamos se puede usar para predecir una nueva Y usando una nueva X, lo que permite el análisis predictivo. Varios modelos de Machine Learning logran este resultado empleando diversos enfoques, sin embargo, el concepto principal anterior permanece sin cambios.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Regresión Lineal
La regresión lineal ha sido utilizado por las matemáticas estádisticas por más de 200 años. El punto del algoritmo es encontrar un valor o coeficiente B que proporciona el mayor impacto en la precisión de la función f que se intenta entrenar. El ejemplo simple es:
- y = B0 + B1 * x
- Donde los valores de B0 y B1 son parte de la función en questión.
Ajustando el valor de los coeficientes, el científico de datos obtiene la variación en la salida. Los requisitos básicos para tener éxico con este algoritmo es tener datos claros sin mucho ruido o distorciones(información de bajo valor o que no aporten a encontrar el modelo) y eliminar las variables de entrada con valores similares (valores de entrada correlacionadas).
Esto permite el uso del algoritmo de regresión lineal para la optimización de la pendiente de gradiente de datos estadísticos en los sectores financieros, bancario, de seguros, salud, marketing y otras industrias.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Regresión Logística
La regresión logística es otro algoritmos popular en Inteligencia Artificial, capaz de proporcionar resultados binarios. Esto significa que el modelo puede predecir el resultado y especificar una de las dos clases de valor Y. La función también se basa en cambiar los pesos de los algoritmos, pero difiere debido al hecho de que la función lógica no lineal se utiliza para transformar el resultado. Esta función se puede representar como una línea en forma de S que separa los valores verdaderos de los falsos.
En el caso de la regresión logística, los requisitos del éxito son los mismos que para la regresión lineal: eliminar las muestras de entrada/salida que se repiten y reducir la cantidad de ruido (datos de valor bajo). Esta es una función bastante simple que se puede dominar relativamente rápido y es excelente para realizar la clasificación binaria.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Análisis Lineal de Discriminante (LDA)
Esta es una rama del modelo de regresión lógistica que puede usarse cuando pueden existir más de 2 clases en la salida. Las propiedades estadísticas de los datos, como el valor medio para cada clase por separado y la varianza total resumida para todas las clases, se calculan en este modelo. Las predicciones permiten calcular los valores para cada clase y determinar la clase con el mayor valor. Para ser correcto, este modelo requiere que los datos se distribuyan de acuerdo con la curva de campana de Gauss, por lo que todos los valores atípicos principales deben eliminarse de antemano. Este es un modelo excelente y bastante simple para la clasificación de datos y para la construcción de modelos predictivos.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Arbol de Decisiones
Esta es una de las más antiguas, más utilizadas, más simple y más eficiente modelo de Machine Learning. Es un modelo clasico de decisiones SI o NO, hasta que el modelo obtenga el nodo resultante.
Este modelo es fácil de aprender, no requiere normalización de la data y puede ayudarlo a resolver múltiples tipos de problemas.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Naive Bayes
El algoritmo Naive Bayes es un modelo simple pero muy fuerte para resolver una amplia variedad de problemas complejos. Puede calcular 2 tipos de probabilidades:
1. Una posibilidad de que cada clase aparezca
2. Una probabilidad condicional para una clase independiente, dado que hay una modificador X adicional.
El modelo se llama Naives, ya que funciona suponiendo que todos los valores de los datos de entrada no están relacionados entre sí. Si bien eto no puede tener lugar en el mundo real, este algoritmo simple puede aplicarse a una multitud de flujos de datos normalizados para predecir resultados con un algo grado de precisión.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
K-veciones cercanos
Este es un modelo muy simple y poderoso de Machine Learning, que utiliza todo el conjunto de datos de entrenamiento como el campo de representación. Las predicciones del valor del resultado se calculan revisando todo el conjunto de datos para los nodos de datos K con valores simples (denominados vecinos) y utilizando el número Euclidiano (que se puede calcular fácilmente según las diferencias de valor) para determinar el valor resultante.
Dichos conjuntos de datos pueden requerir una gran cantidad de recursos infórmaticos para almacenar y procesar los datos, sufren pérdida de precisión cuando hay múltiples atributos y tienen que ser revisados constantemente. Sin embargo, funcionan muy rápido, son muy precisos y eficientes para encontrar los valores necesarios en grandes conjuntos de datos.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Aprendizaje de Cuantificación Vectorial
El único inconveniente importante de K-vecinos cercanos es la necesidad de almacenar y actualizar grandes conjuntos de datos. El aprendizaje de cuantificación vectorial o LVQ es el modelo evolucionado de K-vecinos cercanos, la red neuronal que utiliza los vectores de libro de códigos para definir los conjuntos de datos de entrenamiento y codificar los resultados requeridos. Dicho esto, los vectores son aleatorios al principio, y el proceso de aprendizaje implica ajustar sus valores para maximizar la precisión de la predicción.
De este modo, al encontarr los vectores con los valores más similares se obtiene el mayor grado de precisión al predecir el valor del resultado.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Soporte de Máquinas Vectoriales
Este algoritmo es uno de los más discutidos entre los científicos de datos, ya que proporciona capacidades muy poderosas para la clasificación de datos. El llamado hiper-plano es una línea que separa los nodos de entrada de datos con diferentes valores, y los vectores de estos puntos al hiper-plano pueden admitirlo (cuando todas las instancias de datos de la misma clase están en el mismo lado del hiper-plano) o desafiarlo (cuando el punto de datos esta fuera del plano de su clase).
El mejor hiper-plano sería el que tenga vectores positivos más grandes y que separa la mayoría de los nodos de datos. Esta es una máquina de clasificación extremadamente potente que se puede aplicar a una amplia gama de problema de normalización de datos.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Random Decision Forests or Bagging
Los bosques de decisión aleatorios están formados por árboles de decisión, donde los árboles de decisión procesan muestras múltiples de datos y los resultados se agregan (como la recolección de muchas muestras en una bolsa) para encontrar el valor de salida más preciso.
En lugar de encontrar una ruta óptima, se definen varias rutas sub óptimas, lo que hace que el resultado general sea más preciso. Si los árboles de decisión resuelven el problema que está buscando, los bosques aleatorios son un cambio en el enfoque que proporcionan un resultado aún mejor.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Redes Neuronales Profundas
Las redes neuronales profundas se encuentran entre los algoritmos Inteligencia Artificial y Machine Learning más utilizados. Hay mejoras significativas en las aplicaciones de texto y voz basadas en el aprendizaje profundo, las redes neuronales profundas para la percepción de la máquina y el OCR, así como el uso del aprendizaje profundo para potenciar el aprendizaje reforzado y el movimiento robótico, junto con otras aplicaciones misceláneas de Redes Neuronales Profundas.
Reflexiones finales sobre los Algoritmos de Inteligencia Artificial más populares
Como puede ver, hay una amplia variedad de algoritmos Inteligencia Artificial y modelos Machine Learning. Algunos son más adecuados para la clasificación de datos, algunos sobresalen en otras áreas. Ningún modelo se adapta a todos los tamaños, por lo que elegir el mejor para su caso es esencial.
¿Cómo saber si este modelo es el correcto? Considere los siguientes factores:
- Los 3 V de Big Data que necesita procesar (volumen, variedad y velocidad de entrada)
- El número de recursos informáticos a su disposición.
- El tiempo que puede pasar en el procesamiento de datos
- El objetivo del procesamiento de datos.
De este modo, si algún modelo proporciona una precisión de predicción del 94% a un costo de tiempo de procesamiento dos veces mayor, en comparación con un algoritmo de precisión del 86%, la variedad de opciones crece considerablemente.
Sin embargo, el mayor problema generalmente es la falta general de experiencia de alto nivel necesaria para diseñar e implementar el análisis de datos y la solución de aprendizaje automático. Esta es la razón por la cual la mayoría de las empresas eligen a uno de los Proveedores de Servicios Gestionados que se especializan en soluciones de Big Data y AI.
Este artículo se encuentra basado en Top 10 most popular AI Models.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
