Tipos de algoritmos de inteligencia artificial que debe conocer [una guía completa]

La inteligencia artificial ha crecido hasta tener un impacto significativo en el mundo. Con grandes cantidades de datos generados por diferentes aplicaciones y fuentes, los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender de los datos de prueba y realizar tareas inteligentes.

La inteligencia artificial es el campo de la informática que se ocupa de impartir la capacidad decisiva y la capacidad de pensar a las máquinas. La inteligencia artificial es, por lo tanto, una combinación de informática, análisis de datos y matemáticas puras.

El aprendizaje automático se convierte en una parte integral de la Inteligencia Artificial y solo se ocupa de la primera parte, el proceso de aprendizaje a partir de los datos de entrada. La Inteligencia Artificial y sus bondades nunca han dejado de sorprendernos.

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Tipos de algoritmos de inteligencia artificial

Los algoritmos de inteligencia artificial se pueden clasificar en términos generales como:

1. Algoritmos de clasificación

Los algoritmos de clasificación son parte del aprendizaje supervisado. Estos algoritmos se utilizan para dividir la variable sujeta en diferentes clases y luego predecir la clase para una entrada determinada. Por ejemplo, los algoritmos de clasificación se pueden usar para clasificar los correos electrónicos como spam o no. Analicemos algunos de los algoritmos de clasificación comúnmente utilizados.

a) Bayesiano ingenuo

El algoritmo Naive Bayes funciona con el teorema de Bayes y adopta un enfoque probabilístico, a diferencia de otros algoritmos de clasificación. El algoritmo tiene un conjunto de probabilidades previas para cada clase. Una vez que se alimentan los datos, el algoritmo actualiza estas probabilidades para formar algo conocido como probabilidad posterior. Esto resulta útil cuando necesita predecir si la entrada pertenece o no a una lista determinada de clases.

b) Árbol de decisión

El algoritmo del árbol de decisión es más un diagrama de flujo como un algoritmo donde los nodos representan la prueba en un atributo de entrada y las ramas representan el resultado de la prueba.

c) Bosque aleatorio

Random forest funciona como un grupo de árboles. El conjunto de datos de entrada se subdivide y alimenta en diferentes árboles de decisión. Se considera el promedio de las salidas de todos los árboles de decisión. Los bosques aleatorios ofrecen un clasificador más preciso en comparación con el algoritmo del árbol de decisión.

d) Máquinas de vectores de soporte

SVM es un algoritmo que clasifica los datos utilizando un hiperplano, asegurándose de que la distancia entre el hiperplano y los vectores de soporte sea máxima.

e) K Vecinos más cercanos

El algoritmo KNN utiliza un conjunto de puntos de datos segregados en clases para predecir la clase de un nuevo punto de datos de muestra. Se llama "algoritmo de aprendizaje perezoso", ya que es relativamente corto en comparación con otros algoritmos.

2. Algoritmos de regresión

Los algoritmos de regresión son un algoritmo popular bajo los algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Los algoritmos de regresión pueden predecir los valores de salida en función de los puntos de datos de entrada alimentados en el sistema de aprendizaje. La principal aplicación de los algoritmos de regresión incluye la predicción del precio del mercado de valores, la predicción del clima, etc. Los algoritmos más comunes en esta sección son

a) Regresión lineal

Se utiliza para medir cualidades genuinas considerando las variables consistentes. Es el más simple de todos los algoritmos de regresión, pero solo se puede implementar en casos de relación lineal o un problema linealmente separable. El algoritmo dibuja una línea recta entre los puntos de datos llamada línea de mejor ajuste o línea de regresión y se usa para predecir nuevos valores.

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b) Regresión de lazo

El algoritmo de regresión de Lasso funciona obteniendo el subconjunto de predictores que minimiza el error de predicción para una variable de respuesta. Esto se logra imponiendo una restricción en los puntos de datos y permitiendo que algunos de ellos se reduzcan a un valor cero.

c) Regresión logística

La regresión logística se utiliza principalmente para la clasificación binaria. Este método le permite analizar un conjunto de variables y predecir un resultado categórico. Sus principales aplicaciones incluyen la predicción del valor de por vida del cliente, el valor de la vivienda, etc.

d) Regresión multivariada

Este algoritmo debe usarse cuando hay más de una variable predictora. Este algoritmo se usa ampliamente en los motores de recomendación de productos del sector minorista, donde los productos preferidos de los clientes dependerán de múltiples factores como la marca, la calidad, el precio, la revisión, etc.

e) Algoritmo de regresión múltiple

El algoritmo de regresión múltiple utiliza una combinación de algoritmos de regresión lineal y no lineal que toman múltiples variables explicativas como entradas. Las principales aplicaciones incluyen investigación en ciencias sociales, autenticidad de reclamos de seguros, análisis de comportamiento, etc.

3. Algoritmos de agrupamiento

La agrupación es el proceso de segregar y organizar los puntos de datos en grupos en función de las similitudes dentro de los miembros del grupo. Esto es parte del aprendizaje no supervisado. El objetivo principal es agrupar elementos similares. Por ejemplo, puede organizar todas las transacciones de naturaleza fraudulenta juntas en función de algunas propiedades de la transacción. A continuación se muestran los algoritmos de agrupamiento más comunes.

a) Agrupación de K-Means

Es el algoritmo de aprendizaje no supervisado más simple. El algoritmo reúne puntos de datos similares y luego los une en un grupo. La agrupación se realiza calculando el centroide del grupo de puntos de datos y luego evaluando la distancia de cada punto de datos desde el centroide del grupo. Según la distancia, el punto de datos analizado se asigna al grupo más cercano. 'K' en K-means representa el número de grupos en los que se agrupan los puntos de datos.

b) Algoritmo de medias C difusas

El algoritmo FCM funciona con probabilidad. Se considera que cada punto de datos tiene una probabilidad de pertenecer a otro grupo. Los puntos de datos no tienen una membresía absoluta sobre un grupo en particular, y es por eso que el algoritmo se llama borroso.

c) Algoritmo de maximización de expectativas (EM)

Se basa en la distribución gaussiana que aprendimos en estadística. Los datos se representan en un modelo de distribución gaussiana para resolver el problema. Después de asignar una probabilidad, se calcula una muestra puntual en función de las ecuaciones de expectativa y maximización.

d) Algoritmo de agrupamiento jerárquico

Estos algoritmos clasifican los grupos en orden jerárquico después de aprender los puntos de datos y hacer observaciones de similitud. Puede ser de dos tipos

• Agrupamiento divisivo, para un enfoque de arriba hacia abajo
• Clustering aglomerativo, para un enfoque de abajo hacia arriba

Terminemos y concluyamos

AI ha sorprendido al mundo varias veces y tiene muchas aplicaciones en el mundo real para resolver sus complejos problemas. Esperamos que este artículo haya arrojado algo de luz sobre los diversos algoritmos de inteligencia artificial y sus amplias clasificaciones. Los algoritmos se eligen en función de la necesidad y la naturaleza de los puntos de datos que tenemos.

Los algoritmos tienen sus ventajas y desventajas en términos de precisión, rendimiento y tiempo de procesamiento. Estos son solo algunos algoritmos. Si está interesado en aprender más, consulte el Programa PG Ejecutivo en Aprendizaje Automático e IA de upGrad & IIIT-B.