La guía completa para principiantes del modelo de IA

Todo el mundo quiere tener en sus manos la Inteligencia Artificial. El paso principal que debe dar para integrar la IA en su negocio es comprender los diferentes modelos de IA y elegir el mejor para su negocio. Aquí hay una guía para principiantes sobre esos modelos para que pueda comenzar.

Empecemos.

Modelos populares de IA

Profundicemos en cada uno y encontremos el mejor modelo de IA para usted.

1. Regresión lineal

Dado que es sencillo de desarrollar y fácil de aplicar en tiempo real, regresión lineal es probablemente el primer algoritmo de IA que uno aprende al comenzar una carrera en aprendizaje automático o profundo.

El vínculo entre una respuesta escalar (o variable dependiente) y una o más variables explicativas (o variables independientes), que pueden ser continuas o categóricas, generalmente se modela utilizando esta técnica de ciencia y estadística de datos.

La regresión lineal se usa a menudo en finanzas para modelar la relación entre el precio de las acciones de una empresa y varios indicadores económicos.

Por ejemplo, un banco podría usar la regresión lineal para modelar la relación entre las ganancias de una empresa y el precio de sus acciones.

Caso de uso del fundador de SaaS

Una empresa SaaS podría usar la regresión lineal para analizar los datos de los clientes y predecir los ingresos futuros. Por ejemplo, al analizar la relación entre la rotación de clientes y varios factores demográficos, una empresa SaaS podría crear un modelo para predecir qué clientes corren un alto riesgo de cancelar sus suscripciones.

2. Redes neuronales profundas

Redes neuronales profundas (DNN), uno de los modelos de aprendizaje profundo de IA/ML más conocidos, es una red neuronal artificial (ANN) con numerosas capas (ocultas) entre las capas de entrada y salida. Estos comparten una base similar con la red neuronal del cerebro humano y están formados por componentes interconectados llamados neuronas artificiales.

Varios campos, incluidos el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, utilizan modelos DNN.

También se utilizan para pronósticos, traducción automática y muchas otras tareas. Comprender los DNN como uno de los modelos de IA más apreciados y aplicados con frecuencia es esencial para comprender los fundamentos del aprendizaje automático.

Las redes neuronales de aprendizaje profundo se utilizan en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural y los automóviles autónomos. Por ejemplo, Google utiliza redes neuronales profundas para mejorar los resultados de búsqueda de imágenes y el reconocimiento facial en las fotos.

Caso de uso del fundador de SaaS

Una empresa SaaS podría usar redes neuronales profundas para mejorar las recomendaciones de productos y las funciones de personalización. Por ejemplo, al analizar la navegación del cliente y el historial de compras, podría usar una red neuronal profunda para recomendar productos que interesen a clientes individuales.

3. Regresión logística

Regresión logística, un conocido modelo de aprendizaje automático (ml), es la solución óptima para manejar problemas de clasificación binaria. Es un modelo estadístico que utiliza el conjunto de factores independientes disponibles para pronosticar la clase de la variable dependiente.

Esto es comparable al modelo de regresión lineal, excepto que solo se aplica a situaciones que involucran categorización. La regresión logística será nuestra mejor opción si intentamos pronosticar si comenzarán a fumar, según el género y el rango de edad de una persona.

Sin embargo, la regresión lineal sería más adecuada si intentáramos resolver un problema con numerosas clases, como determinar el tipo de teléfono (Android o iPhone) en función de características como el tamaño de la pantalla y la duración de la batería.

Caso de uso del fundador de SaaS

Una empresa SaaS podría utilizar la regresión logística para predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago. Por ejemplo, al analizar la relación entre las características de los clientes potenciales y las tasas de conversión, una empresa de SaaS podría crear un modelo para predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago.

4. Árboles de decisión

El Árbol de decisión El modelo (DT) en inteligencia artificial se utiliza para sacar una conclusión basada en información de decisiones anteriores.

Un árbol de decisiones es un modelo sencillo, efectivo y ampliamente utilizado, llamado así porque la forma en que los datos se dividen en segmentos más pequeños se asemeja a la estructura de un árbol. Los problemas de clasificación y regresión se pueden resolver fácilmente con este modelo.

¿No odias cuando los correos electrónicos importantes se pierden en el spam? Cuando eres fundador o dueño de un negocio, un correo que extrañas es un cliente que extrañas.

¿Qué pasa si hay una manera de detener eso?

Caso de uso del fundador de SaaS

Decision Trees podría reconocer características como la presencia de archivos adjuntos y el recuento de palabras del mensaje para determinar si un correo electrónico es spam. Como hemos visto, existen numerosas formas de utilizar los DT para diversas aplicaciones.

5. Análisis Discriminante Lineal

Un subconjunto del modelo de regresión logística es análisis discriminante lineal o LDA. Este método se suele emplear cuando se deben separar dos o más clases en la salida. Este enfoque es útil para varios problemas en los campos de la visión artificial, la medicina, etc.

El uso de las características de la clase determina la probabilidad de que una entrada pertenezca a esa clase. Las probabilidades de todas las clases potenciales se calculan, ponderan y luego se suman hasta que son iguales a uno.

Caso de uso del fundador de SaaS

El análisis discriminante lineal (LDA) se utiliza en el reconocimiento facial. Por ejemplo, un sistema de seguridad podría usar LDA para determinar si una persona está autorizada para ingresar a un edificio en función de sus rasgos faciales.

6. Bayes ingenuo

bayesiana ingenua es un modelo de IA sencillo pero potente que se puede utilizar para abordar una variedad de problemas desafiantes. Se utiliza particularmente para la clasificación de pruebas basada en el Teorema de Bayes.

El modelo opera bajo la presunción de que la existencia de una característica no implica la existencia de ninguna otra característica.

El modelo se llama "ingenuo" porque esta presunción prácticamente nunca es precisa. Se pueden hacer clasificaciones binarias y de clases múltiples con él.

El filtrado de spam y la clasificación de datos médicos son algunos de sus usos. En estas circunstancias, recoge los patrones subyacentes de los datos de entrenamiento sin estar codificados expresamente.

Caso de uso del fundador de SaaS

Una empresa SaaS podría utilizar Naive Bayes para mejorar su servicio de atención al cliente y de asistencia técnica. Por ejemplo, al analizar los tickets de soporte al cliente y sus resoluciones asociadas, una empresa SaaS podría usar Naive Bayes para clasificar y enrutar automáticamente nuevos tickets de soporte al agente de soporte adecuado.

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7. Máquinas de vectores de soporte

Máquinas de vectores soporte, o SVM, es un modelo rápido y efectivo que funciona excepcionalmente bien cuando se procesan pequeñas cantidades de datos. Funciona para problemas relacionados con la clasificación binaria.

SVM es más rápido y efectivo con un conjunto de datos de muestras pequeñas que las tecnologías recientes como las redes neuronales artificiales, como las que se usan para resolver problemas de categorización de texto.

Este enfoque de aprendizaje automático supervisado se aplica a los problemas de clasificación, detección de valores atípicos y regresión. Maximizando la distancia entre las dos clases, determina el hiperplano que separa las dos clases para tareas de clasificación (es decir, maximizando el margen).

Se requieren dos conjuntos de funciones para entrenar este modelo: uno para entrenamiento (también conocido como ejemplos positivos) y otro para pruebas (también conocido como ejemplos negativos).

Las máquinas de vectores de soporte (SVM) se utilizan en la clasificación de texto, la clasificación de imágenes y la bioinformática. Por ejemplo, las SVM pueden usarse para clasificar imágenes de dígitos escritos a mano.

Caso de uso del fundador de SaaS

Una empresa SaaS podría utilizar Support Vector Machines (SVM) para mejorar sus capacidades de detección de fraude. Por ejemplo, al analizar los datos de transacciones de los clientes, una empresa de SaaS podría usar SVM para encontrar patrones que indiquen actividad fraudulenta.

8. Cuantificación de vectores de aprendizaje

Aprendizaje Una especie de red neuronal artificial que opera con la regla de que el ganador se lo lleva todo se llama cuantificación vectorial (LVQ). Organiza los datos mediante la creación de una colección de vectores de libros de códigos que luego se utilizan para categorizar vectores invisibles adicionales.

Se aplica a la resolución de problemas de clasificación multiclase. Mientras que los algoritmos de cuantificación de vectores funcionan mejor cuando hay pocas clases y muchas características, los algoritmos de clasificación funcionan mejor cuando hay muchas clases y pocas características.

Pueden ser más lentas y requerir un conjunto de entrenamiento inicial más grande que otras técnicas, pero por lo general tienden a ser más precisas.

Caso de uso del fundador de SaaS

Una empresa SaaS podría usar Learning Vector Quantization (LVQ) para mejorar sus capacidades de chatbot de servicio al cliente. Por ejemplo, al analizar las interacciones de los clientes con el chatbot, una empresa SaaS podría usar LVQ para mejorar la capacidad del chatbot para comprender y responder a las consultas de los clientes.

9. K-vecinos más cercanos

Un modelo sencillo de aprendizaje automático supervisado llamado K-vecinos más cercanos (kNN) se puede utilizar para resolver problemas de clasificación y regresión. Este método asume que las cosas relacionadas (datos) están ubicadas cerca unas de otras.

Aunque es un modelo fuerte, uno de sus principales inconvenientes es que la velocidad disminuye a medida que aumenta el número de datos. Además, al modelo KNN le va mal cuando el conjunto de datos tiene muchos valores atípicos.

Otras limitaciones incluyen la estimación imprecisa de la distribución de probabilidad y el manejo deficiente de los valores faltantes.

Caso de uso del fundador de SaaS

Podría utilizar KNN para mejorar su segmentación de clientes y sus capacidades de focalización. Por ejemplo, al analizar los datos demográficos, el historial de compras y el comportamiento de los clientes, una empresa de SaaS podría usar KNN para agrupar a clientes similares y dirigirse a ellos con campañas de marketing personalizadas.

10. Bosque aleatorio

Un buen modelo de aprendizaje conjunto para problemas de clasificación y regresión es Bosque aleatorio. Se utilizan árboles de decisión múltiples durante la operación, y el enfoque de embolsado genera el pronóstico final.

Para facilitar las cosas, crea un "bosque" de varios árboles de decisión, cada uno de los cuales ha sido entrenado en varios subconjuntos de datos, y luego combina los hallazgos para obtener predicciones más precisas.

Caso de uso del fundador de SaaS

A la luz de esto, este método se puede aplicar para categorizar el comportamiento del consumidor al especular sobre lo que podrían comprar a continuación en función de las compras anteriores. Por ejemplo, si alguien compró pan esta semana y aderezo para ensaladas la semana pasada, existe una gran probabilidad de que mañana también compre lechuga o tomates.

Conclusión

Aunque hay muchos modelos de IA, algunos son adecuados para el cálculo estadístico, mientras que otros demuestran su valía en otras áreas.

¿Cómo sabes cuál es el adecuado para ti?

Elija su modelo en función de su

• Recursos.
• El tiempo que puedes dedicar a un proyecto.
• Tu objetivo final.

Sin embargo, el problema común es que las personas generalmente no tienen la experiencia de alto nivel para crear e implementar soluciones de análisis de datos y aprendizaje automático.

En lugar de buscar una solución rápida, elija a los expertos adecuados para potenciar su productividad con el software AI/ML. Con más de 100 proyectos exitosos en la bolsa, nuestro equipo está listo para la batalla y esperando su llamada.