Modelos de IA (Inteligencia Artificial)

La inteligencia artificial (IA) utiliza una variedad de modelos, cada uno diseñado para tareas específicas. Cabe destacar, que la IA no es reciente, en el parrafo final aparece un link referencial al respecto. La IA y su enfoque han variado a lo largo del tiempo. Actualmente tenemos mayores aplicaciones disponibles y herramientas que ofrecen diferentes empresas como AWS. ( puede tener una cuenta gratuita y probar ciertas funciones de esta empresa.)

Los modelos de inteligencia artificial (IA) son programas informáticos que usan algoritmos para aprender y realizar tareas específicas. Se entrenan con conjuntos de datos para detectar patrones, tomar decisiones y realizar acciones.

Cómo funcionan: Reciben datos de entrada, Detectan patrones en los datos, Extraen conclusiones, Realizan acciones basadas en las conclusiones.

Aquí te presento algunos de los modelos más importantes, organizados y con una breve descripción:

Las aplicaciones de IA se basan en que modelos se sigue.

1. Modelos de Aprendizaje Automático (Machine Learning):

Regresión Lineal/Logística:
- Descripción: Se utilizan para predecir valores numéricos (lineal) o clasificar datos en categorías (logística). Son fundamentales en análisis predictivo y clasificación.
Árboles de Decisión:
- Descripción: Modelos que toman decisiones basadas en reglas «si-entonces», representadas en forma de árbol. Útiles para clasificación y regresión, y fáciles de interpretar.
Bosques Aleatorios (Random Forests):
- Descripción: Una mejora de los árboles de decisión, que utiliza múltiples árboles para mejorar la precisión y reducir el sobreajuste.
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM):
- Descripción: Eficaces para clasificación y regresión, especialmente en datos de alta dimensión. Buscan el hiperplano óptimo para separar las clases.
Redes Neuronales:
- Descripción: Inspiradas en el cerebro humano, estas redes están compuestas por capas de nodos interconectados. Son la base del aprendizaje profundo.

2. Modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning):

Redes Neuronales Convolucionales (CNN):
- Descripción: Especializadas en el procesamiento de imágenes y videos, utilizadas en reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes y más.
Redes Neuronales Recurrentes (RNN):
- Descripción: Diseñadas para datos secuenciales, como texto y series temporales. Útiles en procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz.
Transformadores (Transformers):
- Descripción: Han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo avances significativos en modelos como GPT y BERT. También se aplican en visión por computadora.
Modelos de Lenguaje Grandes (LLM):
- Descripción: Son redes neuronales profundas, que han sido entrenados con grandes cantidades de texto, para generar texto similar al humano, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa.

3. Otros Modelos de IA:

Sistemas Expertos:
- Descripción: Programas que imitan la capacidad de toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico.
Modelos Generativos Adversarios (GAN):
- Descripción: Constan de dos redes neuronales que compiten entre sí para generar datos realistas, como imágenes y videos.

Estos modelos forman la base de muchas aplicaciones de IA que vemos hoy en día, desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos y sistemas de recomendación.

Más informacion referente en: https://www.ibm.com/es-es/topics/ai-model

Historia de la inteligencia artificial en : https://www.algotive.ai/es-mx/blog/historia-de-la-inteligencia-artificial-el-machine-learning-y-el-deep-learning