Cómo crear un sistema de IA en 5 pasos

Inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo: todos estos términos han ganado popularidad en los últimos diez años. El enorme aumento de la potencia de procesamiento, así como la adopción generalizada de la computación en la nube, nos ha brindado las herramientas para crear una IA capaz de realizar algunas de las tareas más increíbles imaginables.

Desde IA que escriben artículos sobre sí mismas hasta IA que ganan concursos de arte, los límites de los sistemas autónomos se ponen a prueba a diario. Esto ha llevado a muchos a preguntarse cómo desarrollar su propio sistema de IA. ¿Cómo puedo mejorar mi negocio con IA? Debe ser difícil, ¿verdad?

La verdad no. Comenzar desde cero puede ser extremadamente difícil (hay una razón por la que estas herramientas son desarrolladas por ingenieros de primer nivel). Pero existen cientos de herramientas en el mercado, tanto comerciales como de código abierto, diseñadas para facilitar el proceso. Con el marco mental adecuado, algunas pautas y un plan sólido, podrás construir una IA en poco tiempo.

¿Qué lenguaje de programación se utiliza en la IA?

Antes de profundizar, debemos hablar un poco sobre los conceptos básicos de la IA, incluidos qué lenguajes de programación son los más adecuados para crear el suyo propio.

Cualquier lenguaje de programación robusto es perfectamente capaz de construir sistemas de IA , pero algunos de ellos destacan como los mejores lenguajes en general. En algunos casos, se debe a que el lenguaje tiene funciones integradas compatibles con la IA, mientras que en otros, se debe a que la comunidad se ha unido en torno a estos lenguajes y ha producido herramientas para facilitar los sistemas de IA. Aquí hay una lista rápida.

Phyton

Divídelo como quieras y Python casi siempre estará en la cima como uno de los lenguajes de programación más populares. Es un lenguaje de programación interpretado y polivalente que se ha ganado su lugar por su facilidad de uso, legibilidad y gran cantidad de paquetes, bibliotecas y frameworks.

Python es un lenguaje fantástico para la IA, con docenas de herramientas diseñadas para facilitar el proceso. PyTorch, por ejemplo, es un marco muy poderoso para el aprendizaje automático que tiene una interfaz simple y fácil de usar construida en Python (o, si está preparado para el desafío, C++). No debería sorprender que este lenguaje sea uno de los favoritos, considerando que ha sido adoptado como referencia para la comunidad de ciencia de datos.

Julia

De todas las opciones de esta lista, Julia es la más joven y eso es bueno. Julia se creó desde cero para ser un lenguaje de ciencia de datos, uno que cubre la mayoría de las limitaciones de los otros lenguajes en esta lista, es menos complejo sintácticamente que Java o C++ y es más rápido que Python o R.

Es un lenguaje que poco a poco va ganando terreno en la comunidad de la ciencia de datos. Y deberías prestar atención si estás interesado en la IA y las tecnologías emergentes .

R

R era el rey de la ciencia de datos hasta que apareció Python. Esta alternativa de código abierto al lenguaje S ha sido una de las favoritas de los académicos durante algún tiempo. No es el más fácil de usar (o entender), pero su gran cantidad de bibliotecas respaldadas por la comunidad científica son difíciles de reemplazar.

Otros lenguajes populares incluyen Scala, Java y C++, debido a su adopción masiva y popularidad dentro y fuera del mundo de la ingeniería de software. Aunque a veces densos, estos tres destacan por su rendimiento y ecosistema bien nutrido.

¿Qué se necesita para construir un sistema de IA?

Para construir su sistema de IA, debe seguir algunos pasos.

#1 Establece una meta

Antes de escribir tu primera línea de código, debes definir qué problema quieres resolver. Las IA están entrenadas para resolver problemas específicos y cuanto menos definido esté su problema, más difícil será construir su solución. En esta etapa, si pretendes utilizar tu IA como producto, debes definir tu propuesta de valor: ¿Cuál es el problema y por qué es una buena idea invertir en tu producto para solucionarlo?

#2: Recopilar y limpiar datos

Como siempre he dicho, un modelo es tan bueno como los datos con los que se crea, por lo que tener los datos correctos para entrenar su proyecto de IA es extremadamente importante. ¿Qué entendemos por datos correctos?

• Los datos son relevantes para el problema que está intentando resolver.
• Hay suficientes datos para representar adecuadamente todas las posibilidades y resultados.
• Los datos no están sesgados.

Los datos se presentan en dos grandes tipos: estructurados y no estructurados . Los datos estructurados son información claramente definida con parámetros de búsqueda simples (por ejemplo, el contenido de una hoja de cálculo). Los datos no estructurados, por otro lado, son complejos y no pueden analizarse fácilmente (por ejemplo, la transcripción de una conversación).

Como todo científico de datos sabe, los datos casi nunca están estructurados. La mayoría de las veces tenemos que limpiarlo y organizarlo para entenderlo. Este mismo principio se aplica a la IA. Preparar datos ordenándolos, eliminando entradas incompletas y clasificándolos se denomina limpieza de datos.

#3 Crea el algoritmo

No hay dos IA iguales. Un modelo de aprendizaje de idiomas es muy diferente de una IA perceptiva. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo, los bosques aleatorios, los k vecinos más cercanos (KNN) y la regresión simbólica son algunos de los fundamentos matemáticos de la IA, cada uno de los cuales cumple su propia función y resuelve un tipo específico de problema.

Por ejemplo, las redes neuronales son fantásticas para modelos predictivos, mientras que KNN está diseñada para clasificación. La naturaleza de la tarea y el alcance de su proyecto lo ayudarán a evaluar qué algoritmo es mejor para su proyecto.

Algunas empresas como Google ofrecen modelos de IA previamente entrenados, listos para ser personalizados e implementados. Están construidos con millones de entradas de datos y son más robustos de lo que la mayoría de nosotros somos capaces de imaginar. En lugar de formarte desde cero, puedes utilizar uno de estos servicios.

#4 Entrena el algoritmo

Una IA necesita aprender su tarea; Esto es lo que llamamos formación. Como estándar, la mayoría de los científicos de datos utilizan el 80% de su conjunto de datos para entrenar sus modelos y el 20% restante se utiliza para afirmar las capacidades predictivas del modelo. La capacitación significa que la IA identifica patrones en los datos y hace una predicción basada en esos patrones.

5# Implementar el producto final

Con la IA entrenada, es hora de refinar los detalles finales y desplegar el producto. En esta etapa definimos la interfaz de usuario y su alcance, y si es un servicio, construimos la marca en torno a él.

Desde la industria del automóvil hasta las tareas cotidianas comunes, la IA se está convirtiendo en una tecnología central en casi todos los campos y, con el repentino aumento del interés y el potencial de ingresos, es de esperar que estén surgiendo nuevas herramientas tanto para desarrolladores como para no desarrolladores. construir soluciones inteligentes. sistemas. Recuerda, saber cómo hacer una IA es sólo la mitad de la batalla, como dicen, el diablo está en los detalles.

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Preguntas frecuentes

¿Cómo pueden las empresas determinar el ROI de la implementación del desarrollo de software de IA?

Las empresas pueden determinar el ROI de los sistemas de IA estableciendo KPI para estos sistemas en función de sus principales preocupaciones. Por ejemplo, deberían evaluar qué problemas comerciales están tratando de resolver y considerar cómo la IA puede ayudar a resolverlos.

¿Qué consideraciones éticas deberían considerar las empresas al desarrollar proyectos de IA?

Hay varias consideraciones éticas que las empresas deben considerar al desarrollar soluciones de IA, como el prejuicio, la discriminación, la seguridad, la transparencia, la privacidad y la responsabilidad.

¿Cuáles son algunos de los desafíos comunes que enfrentan las empresas al implementar un modelo de IA?

Las empresas enfrentan una serie de desafíos al implementar sistemas de IA, como la falta de habilidades y conocimientos adecuados, preocupaciones de seguridad y privacidad, falta de datos de calidad disponibles y resistencia al cambio entre los miembros del equipo.

¿Cómo pueden las empresas garantizar la seguridad de sus sistemas de IA?

Para garantizar la seguridad de los sistemas de Inteligencia Artificial, las empresas deben trabajar con expertos en IA y ciberseguridad para protegerse a sí mismas y a sus datos. También deben realizar evaluaciones de seguridad de rutina, utilizar redes seguras, actualizar el software con regularidad, capacitar a los empleados sobre cómo utilizar las herramientas correctamente e implementar protocolos de recuperación ante desastres.

¿Cómo pueden las empresas mantenerse a la vanguardia de los avances en la tecnología de IA?

Mantenerse a la vanguardia de los avances en la tecnología de IA requiere un enfoque proactivo y estratégico. Las empresas pueden lograrlo invirtiendo en programas de aprendizaje y desarrollo continuo para sus equipos, fomentando una cultura de innovación y experimentación. Además, es crucial mantener relaciones estrechas con el mundo académico y las principales instituciones de investigación en IA, ya que estas entidades a menudo lideran el desarrollo de nuevas metodologías y avances en IA. Por último, adoptar proyectos de IA de código abierto y contribuir a sus comunidades puede proporcionar información sobre nuevos desarrollos y mejores prácticas en el campo de la IA. Al mantenerse informadas y adaptables, las empresas no sólo pueden aprovechar las tecnologías de IA para mejorar sus operaciones, sino también impulsar la innovación en sus respectivas industrias.