Introduccion a la Inteligencia Artificial Tema 1

Problemas que pueden ser resueltos por sistemas inteligentes

• Diagnosis: Identificación de malfuncionamientos en objetos analizando su comportamiento y recomendando soluciones.
• Selección: Propuesta de la mejor opción entre varias alternativas.
• Predicción: Anticipación del comportamiento futuro de un objeto basado en datos históricos.
• Clasificación: Asignación de un objeto a una clase predefinida.
• Agrupamientos (Clustering): Organización de objetos en grupos basados en sus características comunes.
• Optimización: Mejoramiento de soluciones hasta llegar a la óptima.
• Control: Gestión en tiempo real del comportamiento de un objeto para cumplir requisitos específicos.

Importancia de los datos

• El aumento en la cantidad de datos manejados por instituciones y empresas es notable.
• Organizaciones exitosas son aquellas que logran extraer conocimiento útil de grandes volúmenes de datos y optimizar su uso.

Aprendizaje supervisado

• Los niños clasifican objetos al identificar atributos comunes; por ejemplo, al aprender la categoría "perro".
• Se construye un modelo de clasificación a partir de ejemplos proporcionados por adultos, basado en características definitorias.
• El aprendizaje supervisado incluye etapas de descripción del concepto y clasificación de instancias no clasificadas.

Etapas del aprendizaje supervisado

• Selección de datos de entrenamiento: Identificación y análisis de datos existentes que alimentan el proceso de aprendizaje.
• La cantidad y calidad de instancias en el conjunto de datos son cruciales para el éxito del aprendizaje.

Retroalimentación en el aprendizaje

• Diferencia entre retroalimentación directa (información clara sobre la clase) e indirecta (inferencia de resultados).
• Ejemplo en ajedrez: un movimiento puede ser correcto o no, incluso si contribuyó al éxito final de la partida.

Proceso de KDD (Knowledge Discovery in Databases)

• KDD es un proceso iterativo que incluye extracción y preparación de datos antes de la minería de datos.
• También involucra análisis de resultados y toma de decisiones.
• El primer paso siempre es definir el objetivo de la aplicación, estableciendo la tarea a realizar y haciendo hipótesis sobre resultados esperados.
• Las etapas de KDD pueden variar, pero típicamente incluyen la identificación del problema y el análisis de datos.

Introducción a la Inteligencia Artificial

• La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear agentes computacionales capaces de responder a estímulos externos.
• Estos agentes utilizan conocimiento almacenado para generar acciones que maximizan medidas de rendimiento.
• El conocimiento puede ser adquirido mediante aprendizaje automático o proporcionado por expertos humanos.

Minería de Datos

• La minería de datos es fundamental en el análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) y tiene aplicaciones prácticas significativas.
• En el ámbito empresarial, la minería de datos se utiliza para la planificación de recursos y la toma de decisiones, como en el análisis de solvencia de empresas.

Aplicaciones en el Sector Financiero

• Los bancos fueron pioneros en la adopción de soluciones de minería de datos, especialmente para la concesión de préstamos.
• Estas técnicas se han incorporado en sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) para mejorar la venta y el marketing.
• Permiten a los bancos identificar patrones de comportamiento de clientes que podrían perderse, facilitando acciones correctivas anticipadas.

Conceptos de Aprendizaje

• Generalización: Identificación de una instancia desconocida como miembro de una clase base en función de atributos comunes.
• Discriminación: Identificación de una instancia como no-miembro de una clase basada en la ausencia de atributos comunes.
• Ejemplo de generalización: Clasificación de un "animal salvaje" a partir de características como "vive en la jungla".

Etapas en el Aprendizaje

• La primera etapa implica definir un tipo de conocimiento a aprender y establecer una función objetivo.
• El rendimiento en una tarea se mejora mediante el aprendizaje de esta función objetivo, la cual transforma entradas discretas en salidas específicas.
• En aprendizaje supervisado, la función objetivo puede representarse a través de árboles de decisión o reglas condicionales (SI-ENTONCES).

Conceptos Claves

• La inteligencia artificial (IA) y la minería de datos son campos que aplican técnicas de aprendizaje automático para extraer conocimiento útil de grandes volúmenes de datos.
• Los data warehouses y data lakes son estructuras donde se almacenan y procesan datos, facilitando la minería de datos.

Aprendizaje Automático

• Se define aprendizaje automático como la capacidad de un sistema para aprender de los datos y mejorar su rendimiento con la experiencia.
• Existen varios tipos de aprendizaje, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, cada uno con aplicaciones específicas.

Elementos del Aprendizaje

• Los elementos fundamentales que intervienen en el aprendizaje son: datos de entrenamiento, instancias, clases y el concepto de bias o sobreajuste.
• La identificación y comprensión de estos elementos son esenciales para el diseño y desarrollo de sistemas de aprendizaje automático.

Procesos de Descubrimiento de Conocimiento

• Un procedimiento típico de descubrimiento de conocimiento involucra la aplicación de minería de datos para extraer patrones de los datos gestionados.
• Este proceso incluye etapas como la preparación de datos, modelado, evaluación y despliegue de modelos.

Aplicaciones Prácticas

• Las técnicas de IA, especialmente en marketing, se utilizan para gestionar relaciones con los clientes (CRM) y para posicionamiento de productos.
• En el contexto de la Industria 4.0, la IA potencia la fabricación inteligente, la analítica de datos y la robótica en los procesos industriales.

Ejemplo de Aprendizaje Supervisado

• El aprendizaje supervisado se ejemplifica con un niño que aprende a clasificar perros mediante la identificación de características comunes, facilitando la creación de un modelo de clasificación.
• Este proceso generalmente se divide en dos etapas: descripción del concepto y clasificación de nuevas instancias.

Representación Visual

• Se utilizan representaciones visuales como árboles de decisión para facilitar la interpretación y comprensión de los datos en aprendizaje automático.
• Un árbol de decisión permite diagnosticar condiciones de salud (como enfermedades) a partir de respuestas a preguntas simples, mostrando su utilidad en la toma de decisiones.

Este cuestionario explora los conceptos clave en sistemas inteligentes, enfocándose en la diagnosis y la selección de soluciones para problemas. Aprenderás cómo estos sistemas inferen comportamientos incorrectos y ofrecen recomendaciones. A través de preguntas específicas, profundizarás en la funcionalidad de estas tecnologías.