¿Qué es la predicción en la IA: inteligencia artificial?
La predicción en la IA es el producto de un sistema de IA en la predicción, es la probabilidad de que algo ocurra, ya sea sea la pérdida de un cliente, o una oportunidad de vender más productos, o simplemente más clics en su sitio.
Una predicción, en el contexto de la inteligencia artificial, es el resultado de un sistema de IA utilizado para predecir lo que ocurrirá en el futuro.
La predicción en la IA es uno de los resultados típicos de un sistema de inteligencia artificial.
Un modelo predictivo es una representación que permite al sistema hacer predicciones o inferencias sobre el problema objetivo.
La Inteligencia Artificial (IA) se basa en el mismo proceso que la naturaleza utiliza para construir seres vivos: la predicción.
La IA predice cosas: patrones de tráfico, precios de las acciones, brotes de enfermedades, retrasos en los vuelos o si un solicitante de empleo tendrá éxito.
Y tú también lo haces: todos predecimos cosas todos los días para salir adelante.
Nuestros cerebros están hechos para hacer predicciones sobre nuestro entorno.
Estamos constantemente prediciendo cuándo cruzar la calle y cuánto cambio nos darán los cajeros.
El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE te proporcionará los conocimientos y habilidades específicas necesarias para ocupar puestos de liderazgo en un entorno real de inteligencia artificial.
¿Qué es una predicción en la IA?
La inteligencia artificial (IA) es la simulación de los procesos de inteligencia humana por parte de las máquinas, especialmente los sistemas informáticos.
Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y las reglas para utilizar la información), el razonamiento (el uso de reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.
Entre las aplicaciones concretas de la IA se encuentran los sistemas expertos, el reconocimiento del habla y la visión artificial.
Una predicción, en el contexto de la inteligencia artificial, es el resultado de un sistema de IA utilizado para predecir lo que ocurrirá en el futuro.
En otras palabras, las predicciones son resultados que un algoritmo de aprendizaje automático genera tras procesar grandes cantidades de datos.
Las predicciones se pueden hacer sobre una gran variedad de cosas como:
- Predecir a qué usuario se le debe mostrar qué anuncio en un momento determinado para maximizar el beneficio de una empresa o
- Predecir si una persona tiene cáncer basándose en factores como su edad y otros resultados de pruebas médicas.
En ambos casos, las predicciones se generan cuando un sistema de IA se aplica a datos históricos que incluyen resultados conocidos.
La IA utiliza entonces estos datos para aprender a hacer predicciones precisas en el futuro.
¿Cómo se utiliza la predicción en la IA?
Para hacer predicciones, los sistemas de IA se alimentan de datos y utilizan el análisis estadístico y el aprendizaje automático para averiguar cómo hacer predicciones basadas en esos datos.
Esto se llama aprendizaje supervisado. Un ejemplo de esto sería un filtro de spam, que aprende cómo es el spam basándose en ejemplos de mensajes de spam que fueron marcados como tales.
Si el sistema de IA utiliza el aprendizaje por refuerzo, seguirá haciendo predicciones y aprendiendo de los resultados.
Esto significa que cuantos más datos reciba, mejor será su capacidad de predicción.
Los sistemas de predicción en la IA también pueden utilizar el aprendizaje no supervisado para analizar los datos que se les proporcionan y sacar sus propias conclusiones.
Si estás caminando hacia tu coche y empieza a llover, probablemente correrás hacia tu coche.
Utilizó la experiencia pasada (la lluvia cae del cielo) para predecir que la lluvia continuaría y corrió a refugiarse.
Esta es la base de la predicción en la inteligencia artificial (IA).
La idea de la predicción en la IA, es también la base de una técnica llamada aprendizaje por refuerzo, que se utiliza en los coches autoconducidos, la robótica y los videojuegos.
En el aprendizaje por refuerzo, el sistema de IA aprende interactuando con su entorno.
Al predecir qué acción debe realizar en una situación determinada, un agente de IA puede determinar cómo maximizar su función de recompensa a lo largo del tiempo.
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo pueden clasificarse en dos clases:
Algoritmos basados en valores: Estos algoritmos averiguan qué acciones son las mejores en función de su ventaja prevista a largo plazo. Un ejemplo es el aprendizaje Q, que puede aprender de su experiencia qué acción producirá la mayor recompensa futura para cada estado posible.
Algoritmos de búsqueda de políticas: Estos algoritmos aprenden sobre su entorno utilizando el método de ensayo y error para estimar el valor de tomar determinadas acciones en estados específicos.
¿Cómo se hace una predicción en la IA?
El razonamiento de la predicción en la IA es el proceso por el que un sistema, como un ordenador, llega a una conclusión basada en los datos de que dispone.
Es el paso en el que una IA toma lo que sabe y utiliza esa información para tomar decisiones inteligentes.
El razonamiento de la IA puede dividirse en dos categorías principales: simbólico y estadístico.
El enfoque simbólico es la forma en que se espera que una IA razone: de forma lógica, como lo haría un ser humano.
Un sistema simbólico se compone de hechos y reglas sobre esos hechos, que se organizan en una base de conocimientos.
A continuación, utiliza motores de inferencia para determinar nueva información a partir de la información conocida en su base de conocimientos.
El razonamiento estadístico es mucho menos rígido; no se basa en hechos o reglas.
En cambio, este enfoque se basa en la probabilidad y la estadística para determinar la probabilidad de que algo sea cierto teniendo en cuenta lo que el sistema ya conoce.
En función de la probabilidad de cada escenario posible, la predicción en la IA elegirá su respuesta.
¿Donde se utiliza la predicción en la IA?
Se utiliza a menudo en la gestión de las relaciones con los clientes (CRM), la detección de fraudes, el marketing, la gestión de riesgos y otras funciones empresariales para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones operativas.
Se ha utilizado en una amplia gama de campos, incluyendo los negocios, las finanzas y los deportes.
La predicción en la IA más popular en las noticias de estos días es probablemente la predicción del mercado de valores.
Sin embargo, ese es sólo uno de los muchos casos posibles de uso de la predicción con IA.
Otras aplicaciones potenciales son:
Predicción de las tendencias del mercado de valores
Predicción del comportamiento de los consumidores
Predicción del tiempo, terremotos y otros desastres naturales.
La analítica tradicional es diferente de la analítica predictiva porque analiza el pasado.
Tradicionalmente, la analítica ha sido descriptiva, es decir, ha analizado lo que ha ocurrido en el pasado (Piense en las hojas de cálculo de Excel).
Aunque el análisis del rendimiento pasado sigue siendo muy valioso, muchas empresas se interesan ahora también por el análisis predictivo y prescriptivo, es decir, por el uso de los datos para determinar lo que podría ocurrir en el futuro y cómo responder.
La prediccion en la IA es una rama de la minería de datos que utiliza datos históricos para predecir eventos futuros.
Normalmente, los datos históricos se utilizan para construir un modelo matemático que capta las tendencias importantes.
Ese modelo predictivo se utiliza entonces con los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación, o para sugerir las acciones que deben tomarse para obtener resultados óptimos.
De este modo, los modelos predictivos son como modelos matemáticos del mundo, porque le indican lo que debe esperar si suceden ciertas cosas.
El análisis predictivo se basa en gran medida en potentes algoritmos estadísticos que están disponibles desde hace décadas.
¿Qué algoritmos se utilizan para la predicción en la IA?
Algunos de los más populares son: Naive Bayes, regresión logística, máquinas de vectores de apoyo y árboles de decisión.
- Naive Bayes es un clasificador estadístico que utiliza el Teorema de Bayes.
Este algoritmo es sencillo de implementar y es difícil de sobreajustar.
También tiene un buen rendimiento con grandes conjuntos de datos.
- La regresión logística es otro algoritmo que predice la clase objetivo estimando las probabilidades mediante una función logística (función sigmoide).
La desventaja de la regresión logística es que no funciona bien cuando tenemos datos no lineales.
- Las máquinas de vectores de apoyo (SVM) clasifican los datos encontrando el hiperplano que mejor divide el conjunto de datos en clases.
La ventaja de las SVM es que podemos utilizar diferentes kernels para clasificar nuestros datos y también puede manejar problemas de datos no lineales.
- Por último, pero no menos importante, los árboles de decisión pueden utilizarse tanto para problemas de clasificación como de regresión.
Funcionan creando un modelo que predice valores en función de ciertas condiciones a medida que avanza por una estructura en forma de árbol.
Conclusión: El trabajo de la predicción en la IA.
Con la llegada de la era de la IA, las empresas tienen que buscar formas de utilizarla para revolucionar la forma en que hacemos las cosas hoy en día.
El trabajo de predicción en la IA es un área que está ganando mucha atención.
Cada vez son más las empresas que se suben al carro de la analítica predictiva y el big data, y es un área que las empresas deberían explorar, ya que hay múltiples formas en las que puede ayudarles a ahorrar costes y maximizar los beneficios.
