Métodos paso a paso para construir su propio sistema de IA hoy

Introducción

AI o Inteligencia Artificial es un tema candente en el mundo de la tecnología, especialmente considerando todo el bombo que lo rodea. Dado todo el bombo, se vuelve imperativo responder preguntas fundamentales como ¿cómo crear una IA ? O, ¿cómo construir un sistema de IA ? Estaríamos discutiendo y explicando estas dos preguntas en un lenguaje muy no técnico y fácil de entender para ayudar a lograr una comprensión fundamental del término Inteligencia Artificial.

Los pasos para construir una IA

Antes de sumergirnos en el meollo del caso en cuestión, es igualmente importante comprender que construir un sistema de IA es muy diferente de lo que es la programación tradicional porque la IA tiende a realizar mejoras en el software automáticamente.

Además, es imperativo comprender que hacer o construir un sistema de IA no solo ha disminuido en costo sino también en complejidad. Un ejemplo es Amazon Machine Learning de una IA fácil de trabajar, que clasifica automáticamente los productos en el catálogo haciendo uso de la descripción del producto como su conjunto de datos.

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A continuación se enumeran los pasos sobre cómo construir un sistema de IA:

1. Identificación del problema

El primer paso para crear un sistema de IA sólido es identificar el problema en cuestión. Haga preguntas como "¿qué resultado se desea?" y “¿cuál es el problema que se intenta resolver aquí?” Otra cosa que hay que tener en cuenta es que la IA no es una panacea. Es simplemente una herramienta que podría usarse para resolver los problemas. Se podrían usar muchas técnicas diferentes para resolver un problema particular con IA.

2. Preparación de Datos

Uno podría pensar que las largas líneas de código correspondientes al algoritmo utilizado son la columna vertebral de cualquier sistema de IA sólido. En realidad, no lo es. Los datos son una parte crucial de cualquier conjunto de herramientas de IA. Es habitual que el científico de datos pase más del 80 % del tiempo limpiando , comprobando, organizando y ajustando los datos para su uso antes de escribir siquiera una sola línea de código.

Por lo tanto, antes de ejecutar cualquier modelo, se deben verificar los datos en busca de inconsistencias, se deben agregar etiquetas, se debe definir un orden cronológico, etc. En general, se sabe que cuantos más mensajes se dan a los datos, es más probable que se resuelva el problema en cuestión.

Hay principalmente dos tipos de datos, a saber, estructurados y no estructurados.

• Datos estructurados : los datos que tienen un formato fijo para garantizar que permanezcan consistentes se denominan datos estructurados.
• Datos no estructurados: cualquier forma de datos que no tenga un formato fijo, como imágenes, archivos de audio, etc., se clasifica como datos no estructurados.

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3. Elegir un algoritmo

Ahora viene el núcleo o la mejor parte de construir un sistema de IA. Sin profundizar mucho en los detalles técnicos, todavía hay algunas cosas fundamentales que deben saberse para construir un sistema de IA. Según el tipo de aprendizaje, el algoritmo puede cambiar la forma que toma. Hay principalmente dos formas de aprender, como se enumeran a continuación:

• Aprendizaje supervisado : como sugiere el nombre, el aprendizaje supervisado implica que la máquina reciba un conjunto de datos en el que se entrenaría para proporcionar los resultados requeridos en el conjunto de datos de prueba. Ahora, hay varios algoritmos de aprendizaje supervisado disponibles, a saber, SVM (Máquina de vectores de soporte) , Regresión logística, Generación de bosques aleatorios, Clasificación de Bayes ingenua, etc. Una excelente manera de entender el aprendizaje supervisado de la clasificación sería saber si nuestro objetivo final era para obtener información sobre un préstamo en particular, especialmente si el conocimiento que buscamos es la probabilidad de incumplimiento del préstamo.

Por otro lado , el tipo de regresión de aprendizaje supervisado se usaría si nuestro objetivo fuera obtener un valor. El valor, en este caso, podría ser la cantidad que podría perderse si el préstamo ha incumplido.

• Aprendizaje no supervisado: este tipo de aprendizaje difiere del aprendizaje supervisado debido a los tipos de algoritmos. Estas categorías se pueden clasificar como agrupamiento, donde el algoritmo intenta agrupar cosas ; asociación, donde le gusta encontrar los vínculos entre los objetos; y reducción de dimensionalidad, donde reduce el número de variables para disminuir el ruido.

4. Entrenando los algoritmos

Un paso crucial para garantizar la precisión del modelo es entrenar el algoritmo elegido. Entonces, después de seleccionar un algoritmo, entrenar el algoritmo es el siguiente paso lógico en la construcción del sistema de IA. Si bien no existen métricas estándar o umbrales internacionales de precisión del modelo, aún es esencial mantener un nivel de precisión dentro del marco que se ha seleccionado.

El entrenamiento y el reentrenamiento son la clave para construir un sistema de IA que funcione porque es natural que uno tenga que volver a entrenar el algoritmo en caso de que no se alcance la precisión deseada.

5. Elegir el mejor lenguaje para IA

Tenemos una variedad de opciones para elegir a la hora de elegir el idioma; decidimos escribir el código y construir nuestros sistemas de IA. Existen muchos lenguajes, como el clásico C++, java y lenguajes más modernos como python y R. Python y R son, con mucho, las opciones más populares para escribir el código para construir los sistemas de IA.

El razonamiento detrás de la elección es simple. Tanto R como Python tienen extensas bibliotecas de aprendizaje automático que se pueden usar para construir sus modelos. Tener un buen conjunto de bibliotecas significa que uno dedicaría menos tiempo a escribir los algoritmos y más tiempo a construir el modelo de IA. El NTLK o la biblioteca del kit de herramientas de lenguaje natural en python es una biblioteca útil que brinda a los usuarios acceso a código preescrito en lugar de hacer que escriban todo desde cero.

6. Selección de plataforma

Elegir la plataforma que le proporcione todos los servicios necesarios para construir sus sistemas de IA en lugar de obligarle a comprar todo lo que necesita por separado es muy importante. Las plataformas listas para usar, como el aprendizaje automático como servicio, han sido una estructura muy importante y útil para ayudar a difundir el aprendizaje automático.

Estas plataformas están diseñadas para ayudar a facilitar el proceso de aprendizaje automático y facilitar la construcción de modelos. Plataformas populares como Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow, etc. ayudan al usuario con problemas como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la predicción de evaluación.

Conclusión

El campo de la IA o la inteligencia artificial muestra muchas posibilidades para muchos desarrolladores. Sin embargo, esta tecnología aún se encuentra en sus etapas iniciales. Dicho esto, el campo de la IA se está desarrollando a un ritmo muy rápido y, en un futuro próximo, existe una gran posibilidad de que la IA pueda realizar tareas muy complejas. Por lo tanto, obtener una respuesta a preguntas como ¿cómo crear una IA ? y ¿cómo construir un sistema de IA ? se vuelve más importante que nunca.

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