Aprendizaje automático: IA tradicional
El viaje de la IA comenzó en la década de 1950 cuando la potencia informática era una fracción de lo que es hoy. La IA comenzó con las predicciones hechas por la máquina de una manera que un estadístico hace predicciones usando su calculadora. Por lo tanto, todo el desarrollo inicial de la IA se basó principalmente en técnicas estadísticas.
En este capítulo, analicemos en detalle qué son estas técnicas estadísticas.
Técnicas estadísticas
El desarrollo de las aplicaciones de IA actuales comenzó con el uso de técnicas estadísticas tradicionales ancestrales. Debe haber utilizado la interpolación en línea recta en las escuelas para predecir un valor futuro. Hay varias otras técnicas estadísticas similares que se aplican con éxito en el desarrollo de los llamados programas de IA. Decimos “así llamado” porque los programas de IA que tenemos hoy en día son mucho más complejos y utilizan técnicas mucho más allá de las técnicas estadísticas utilizadas por los primeros programas de IA.
A continuación se enumeran algunos de los ejemplos de técnicas estadísticas que se utilizan para desarrollar aplicaciones de IA en aquellos días y que todavía están en práctica:
- Regression
- Classification
- Clustering
- Teorías de probabilidad
- Árboles de decisión
Aquí hemos enumerado solo algunas técnicas primarias que son suficientes para comenzar con la IA sin asustarlo de la inmensidad que exige la IA. Si está desarrollando aplicaciones de IA basadas en datos limitados, estaría utilizando estas técnicas estadísticas.
Sin embargo, hoy los datos son abundantes. Para analizar el tipo de datos enormes que poseemos, las técnicas estadísticas no son de mucha ayuda ya que tienen algunas limitaciones propias. Por lo tanto, se desarrollan métodos más avanzados, como el aprendizaje profundo, para resolver muchos problemas complejos.
A medida que avancemos en este tutorial, entenderemos qué es el aprendizaje automático y cómo se utiliza para desarrollar aplicaciones de IA tan complejas.