¿Qué son las estadísticas de IA?

Una forma de pensar en la estadística de la IA es como una especie de campo híbrido que se sitúa en algún lugar entre la estadística tradicional y la inteligencia artificial (IA).

Para entender mejor esta relación, podemos decir que la estadística de la IA ayuda a la IA a entender y aprender de los datos que encuentra, utilizando métodos del mundo de la ciencia estadística.

Todos sabemos lo que son las estadísticas: números que nos ayudan a entender el mundo en el que vivimos.

Pero, ¿Qué son las estadísticas de la IA? ¿Qué separa las estadísticas de la IA de otras formas de calcular esos datos?

Además, ¿cómo es que necesitamos una categoría especial de estadísticas cuando la inteligencia virtual ya se está abriendo paso en nuestra vida cotidiana?

Las respuestas a estas y otras interrogantes las conoceremos aquí, ya que el objetivo de la estadística de la IA es recopilar y analizar datos.

A menudo, no se trata sólo del análisis en sí mismo, sino de los conocimientos que se pueden extraer de ese análisis.

El programa del Máster en Inteligencia Artificial CEUPE está diseñado para dar a los estudiantes la capacidad de desempeñarse al más alto nivel de la ciencia de la computación en su especialización de IA y campos relacionados.

La relación entre la IA y las estadísticas

La relación entre las estadísticas y la inteligencia artificial es fuerte y profunda.

Muchas de las ideas fundamentales que han impulsado el campo de la estadística en los últimos 70 años se han desarrollado como resultado de las contribuciones a la inteligencia artificial.

Gran parte de la investigación que se ha llevado a cabo para construir sistemas de inteligencia artificial se ha centrado en el desarrollo de estrategias para tomar decisiones de algún tipo.

Esto requiere estimar cantidades, evaluar alternativas, elegir entre múltiples posibilidades, etc.

Cada una de estas tareas es un problema estadístico en su esencia, y es natural que las herramientas que los estadísticos han desarrollado para abordar estos problemas sean útiles para construir sistemas de IA.

La estadística y la IA tienen una larga historia de integración. A medida que la IA crece en importancia, también lo hace la necesidad de profesionales que puedan desarrollar modelos de datos y realizar análisis estadísticos de los mismos.

La ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la IA se basan en la estadística para proporcionar información valiosa que puede ayudar a las empresas y a los gobiernos a operar de manera más eficiente y eficaz.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial para las estadísticas?

El uso más común de la inteligencia artificial es la estadística. Hay dos tipos de estadísticas: descriptiva e inferencial.

La estadística descriptiva se utiliza para describir las principales características de una colección de información, como la media o la desviación estándar.

La estadística inferencial utiliza el análisis de datos para inferir propiedades sobre una población que se está estudiando.

Cuando se trabaja con grandes cantidades de datos, resulta tedioso y lento realizar el análisis estadístico a mano.

La inteligencia artificial puede utilizarse para realizarlo en muy poco tiempo y producir resultados muy precisos y útiles.

Hay dos formas de utilizar la IA para la estadística: el aprendizaje automático y el análisis predictivo.

El aprendizaje automático consiste en crear un algoritmo que aprende de su propia experiencia, lo que le permite hacer predicciones con una precisión mayor que la que podría alcanzar un ser humano.

El análisis predictivo consiste en tomar el resultado de un algoritmo de aprendizaje automático y utilizarlo para hacer predicciones sobre eventos futuros utilizando datos históricos.

¿Por qué necesitamos estadísticas de IA?

El objetivo principal de la IA es hacer que las máquinas entiendan y piensen de forma lógica como lo hacen los humanos.

Para hacerlas inteligentes y más parecidas a los humanos, se necesitan algoritmos de IA que puedan aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones y circunstancias.

Por ello, la IA necesita de la estadística, ya que nos ayuda a juzgar cualquier decisión que deba tomar la máquina, basándose en los datos disponibles.

La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recogida, clasificación, análisis, interpretación y presentación de datos.

A menudo se describe como la ciencia que se ocupa de recoger y analizar datos para ayudar a tomar decisiones cuando hay incertidumbres.

Las incertidumbres pueden surgir de la falta de información o de las ambigüedades de la información disponible.

La estadística proporciona métodos para tratar estas incertidumbres.

La estadística no sólo es útil para apoyar los proyectos de IA, sino que es fundamental para su éxito.

Los profesionales deben entender cómo construir modelos, aplicarlos e interpretar los resultados que generan.

¿Quién utiliza las estadísticas de IA?

Muchas empresas se benefician del uso de técnicas de análisis de datos como la inteligencia artificial.

Los siguientes son algunos ejemplos:

• Las empresas de comercio electrónico como Amazon utilizan sofisticados algoritmos de recomendación para sugerir productos a los compradores en función de su historial de búsqueda y sus patrones de compra.
• Los anunciantes utilizan algoritmos avanzados para determinar qué consumidores tienen más probabilidades de hacer clic en sus anuncios y gastar dinero en productos o servicios.

Utilizan esta información para desarrollar campañas de marketing más eficaces y dirigir los anuncios a grupos demográficos específicos.

• Los especialistas en marketing realizan análisis de regresión en bases de datos que contienen miles de características demográficas para identificar los rasgos comunes entre las personas que tienen más probabilidades de comprar un producto o servicio.
• Los funcionarios de la sanidad pública utilizan algoritmos de aprendizaje automático para detectar signos de brotes de enfermedades en la población más rápido de lo que los humanos pueden hacerlo manualmente.

Aplicaciones de las estadísticas de IA

Los principios de la IA se están aplicando a todos los aspectos del análisis estadístico, incluida la recopilación de datos, la gestión y el mantenimiento de datos, el análisis estadístico, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones y la visualización.

• Análisis de datos – La estadística de la IA puede ayudarnos a entender conjuntos de datos complejos.

Esto es parte de lo que los estadísticos hacen regularmente: analizar conjuntos de datos para entenderlos mejor, sacar conclusiones de ellos y hacer predicciones utilizando la información recopilada.

Este proceso puede llevar mucho tiempo, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos. Por eso los científicos utilizan la inteligencia artificial para automatizar el proceso y hacerlo más rápido y preciso. Explore nuestro, con una variedad de opciones para todos los gustos y presupuestos, disponibles para comprar en línea.

La inteligencia artificial también puede utilizarse para analizar datos que, de otro modo, serían demasiado complejos para los humanos, como la información recogida por los satélites que orbitan alrededor de la Tierra o incluso de planetas lejanos como Marte (y más allá).

• Pronóstico y predicción – La estadística de la IA utiliza métodos estadísticos para pronosticar y predecir eventos futuros. Hay muchos factores que pueden afectar al resultado de un evento.

Por ejemplo, la previsión meteorológica emplea la estadística de la IA para predecir el tiempo mediante el análisis de datos de imágenes de satélite, datos de radar y otros o…

Calcular la probabilidad estadística de que un producto tenga éxito en una zona determinada, lo que ayuda a las empresas a decidir si lo distribuyen allí o no, etc.

• Evaluación de modelos – Las estadísticas e la IA ayuda a evaluar los modelos basándose en las suposiciones que hacen y en los datos que utilizan.

Los tipos de modelos más comunes utilizados en las estadísticas son la regresión lineal, la regresión logística y las series temporales.

Comprender los puntos fuertes y débiles de un modelo es vital para evaluar su valor.

Conclusión: La estadística detrás de la IA es esencial para entender su funcionamiento.

Las estadísticas en la IA son un gran recurso para las personas interesadas en la inteligencia artificial y hacia dónde puede dirigirse.

Es una infografía muy interesante que muestra los tremendos retos a los que se enfrenta la inteligencia artificial, pero también dónde tiene el potencial de mejorar nuestras vidas.

El uso de la estadística en la IA va a aumentar a medida que pase el tiempo.

Con el tiempo, podría convertirse en la piedra angular del funcionamiento de la IA. Los estudios han demostrado que los algoritmos estadísticos son más precisos que otros tipos de aprendizaje automático.

Esto se debe a la forma en que podemos actualizar y añadir nuevos algoritmos que se basan en lo que otros creen que podrían ser las mejores opciones, en lugar de las pocas sugerencias que teníamos antes de la introducción de estos algoritmos.