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¿Por qué ahora hablamos tanto de IA? Estamos en un momento de auge de las aplicaciones de inteligencia artificial en muchísimos campos de la sociedad que ya nos afectan en nuestro día a día: conducción autómata, realidad virtual, conversaciones automáticas a través de teléfonos, respuestas automáticas escritas en chats, optimización de transportes y logística, creación de imágenes sintéticas, composición de música sintética, animación de películas, traducción automática, detección de lenguaje, etc… 

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La Inteligencia Artificial (IA) es un término que se aplica al conjunto de código creado para que las máquinas sepan ‘responder’ de forma ‘automática’ en diferentes situaciones.

Estos códigos, elaborados por humanos, se han escrito en diferentes idiomas programáticos, que han ido variando a lo largo de la historia de la computación [Fortran, C++, java, R, python, …]. Todos ellos están fundamentados en teorías matemáticas desarrolladas también a lo largo de la historia de las matemáticas hasta la actualidad [redes neuronales, métodos de optimización, funciones de pérdida, funciones de activación, análisis de topografía de funciones, etc]. 

¿Por qué se están desarrollando tanto y tan rápidamente todas las aplicaciones basadas en IA?

A pesar de que los fundamentos esenciales de la IA llevan años escritos y demostrados, en la actualidad hay dos grandes realidades que explican por qué se están desarrollando tanto y tan rápidamente todas las aplicaciones basadas en IA: 

1) La gran cantidad de datos guardados de forma digital y disponibles para entrenar a las máquinas. 

2) El avance en las capacidades computaciones de los ordenadores, tanto en volumen de datos como en velocidad [cpu, gpu, etc]. Hace 10 años las redes neuronales se entrenaban a base de dejar el ordenador computando durante meses…ahora tardan unas horas…  

 

¿Cuáles son las ramas básicas de desarrollo del ‘aprendizaje automático’?

Las ramas básicas de desarrollo del ‘aprendizaje automático’ son la del lenguaje, la del sonido y la de la imagen. Cada una de ellas utiliza un tipo de algoritmo matemático detrás, el cual se entrena con un tipo de datos, según sea el objetivo. Hay una gran variedad de algoritmos que pueden ser entrenados: regresiones polinómicas, métodos bayesianos, métodos de clusterización, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, etc. Cuando el algoritmo matemático incluye redes neuronales hablamos de ‘aprendizaje profundo’. Todos estos algoritmos tienen unos parámetros que varían según los datos con los que se entrenan y que se ajustan para predecir de la forma más precisa ese conjunto de datos.

 

Aprendizaje supervisado & Aprendizaje no supervisado.

En el caso en el que el humano ‘enseña’ a la máquina entrenéndola con ejemplos clasificados en ‘clases’, estamos en el campo del ‘aprendizaje supervisado’. Estos ejemplos son bases de datos gigantes, cuantos más ejemplos representativos se utilicen para entrenar a las máquinas [algoritmos], mejor serán los modelos de predicción de las máquinas, mejor sabrán reaccionar ante una entrada. Por ejemplo, si yo quiero tener una inteligencia artificial que me distinga una imagen de un perro de la de un gato, tendré que entrenar mi algortimo con un millón de imágenes de perros y un millón de imágenes de gatos, para conseguir que la máquina ¡ incluso me supere a mi misma en diferenciar una imágen! 

En el caso en el que enseñamos a nuestro algoritmo con ejemplos que no sabemos o no podemos clasificar, estamos trabajando en el campo del ‘aprendizaje no supervisado’. Este campo es más novedoso y hasta ahora no alcanza, en al mayoría de los casos, las precisiones del ‘aprendizaje supervisado’ , pero tiene la ventaja de no necesitar etiquetar los datos. El trabajo de etiquetado o clasificación de los datos, es generalmente, el que resulta más caro temporalmente hablando,  en el proceso del aprendizaje automático.

 

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La Inteligencia Artificial (IA) y el Marketing digital.

El Marketing Digital no se escapa a esta nueva revolución tecnológica. Los Chatbots, los recomenders y los creadores inteligentes de contenidos, son algunos ejemplos de cómo la IA se aplica al Marketing Digital. 

A lo largo de este blog iremos acercando las técnicas de IA al marketing digital, por ello, empezaremos por la IA aplicada al lenguaje escrito. El objetivo será que la máquina entienda igual de bien que nosotros el texto escrito. Para ello utilizaremos los algoritmos del llamado ‘procesado de lenguaje natural’ (NLP), así como clasificadores automáticos de texto entrenados con diferentes métodos. Todo ello con el fin de desarrollar una metodología que nos agilice el trabajo y nos permita extrapolarla a múltiples idiomas. Os esperamos en el próximo capítulo :).

 

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