La inteligencia artificial (IA) es una simulación del comportamiento inteligente humano. Es el software de un equipo o sistema diseñado para que perciba su entorno, tome decisiones y realice acciones. Desarrollar un sistema de IA exitoso implica comprender el flujo de trabajo completo y enfocarse en más que simplemente entrenar un modelo de IA.
Cómo funciona la IA
El término inteligencia artificial es amplio, y su relevancia sigue aumentando a medida que se incorpora en una extensa gama de aplicaciones, desde conducción autónoma hasta robótica y procesamiento del lenguaje natural. La forma en que estas aplicaciones implementan la inteligencia artificial puede variar, pero la tecnología subyacente, los modelos de Machine Learning y Deep Learning utilizados para crear un sistema que puede tomar decisiones, permanece constante.
La elección entre algoritmos de Deep Learning o Machine Learning para una aplicación de inteligencia artificial depende de los objetivos y requisitos del sistema.
Con Machine Learning tradicional, puede entrenar diversos clasificadores, tales como máquinas de vectores de soporte (SVM) y árboles de decisión. Machine Learning también permite optimizar la extracción de características. Puede combinar diferentes enfoques para determinar la mejor forma de organizar datos.
Deep Learning es una especialización de Machine Learning que automatiza la extracción de características relevantes de datos. Las redes de Deep Learning suelen tener una mayor capacidad predictiva que los modelos clásicos de Machine Learning, y su precisión mejora a medida que aumenta la cantidad de datos de entrenamiento.
Pruebe diversos algoritmos de Machine Learning para identificar el que mejor se adapta a su modelo.
Antes de optar por Machine Learning o Deep Learning, es importante probar diversos algoritmos para decidir cuál funciona mejor con su aplicación y requisitos.
Conceptos esenciales de IA
Adoptar un flujo de trabajo sólido de inteligencia artificial implica comprender los datos, crear un modelo, diseñar y probar el sistema final en el que se ejecutará el modelo. En las siguientes secciones se detallan conceptos importantes que debe tener en cuenta para incorporar IA en un proyecto.
IA basada en datos
La mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial giran en torno a los datos. Tomar datos no procesados y convertirlos en datos útiles para obtener un modelo preciso y eficaz implica mucho tiempo y esfuerzo. Preparar datos requiere conocimiento especializado, para determinar las características fundamentales de datos, cuáles no son importantes y qué eventos excepcionales se deben tener en cuenta.
Preparar y etiquetar datos suele ser tedioso, y toma mucho tiempo. Es posible que el proceso requiera aumentar conjuntos de datos con datos sintéticos y más muestras; automatizar el etiquetado ayuda a obtener datos limpios y etiquetados de manera más rápida.
Modelado con IA
Existen dos factores clave para desarrollar un modelo de IA exitoso:
- Seleccionar un conjunto de algoritmos: ¿Machine Learning o Deep Learning? Comenzar con un conjunto completo de algoritmos y modelos predefinidos implica una gran ventaja, ya que puede aprovechar el trabajo ya realizado por la comunidad de usuarios de inteligencia artificial, en lugar de comenzar desde cero.
- Realizar iteraciones con el modelo: Permite identificar el conjunto óptimo de parámetros que conducirán a un modelo más sólido y preciso. Desarrollar el modelo correcto lleva tiempo. Agregar más hardware, por ejemplo, para realizar la ejecución en una o varias GPU, puede reducir sustancialmente el tiempo necesario para entrenar modelos con todas las combinaciones de parámetros, datos de entrada y capas.
Simulación en diseño de IA
Los sistemas grandes y complejos suelen incluir modelos de IA. Por ejemplo, en los sistemas de conducción autónoma, la inteligencia artificial para percepción debe integrarse con algoritmos para localización y planificación de rutas, y con sistemas de control para frenado, aceleración y otros componentes. Estos elementos colaboran para crear un sistema completo. Este tipo de sistemas complejos basados en IA requieren integración y simulación.
IA en acción: Detección de sobreviraje en automóviles BMW con Machine Learning
La inteligencia artificial se utiliza en distintas partes de un sistema robótico complejo.
La simulación combina todas las partes. Verifica que todos los elementos funcionan juntos correctamente. La simulación garantiza que los resultados y reacciones son los esperados en cada situación. También permite comprobar que un modelo funciona correctamente antes de desplegarlo en hardware.
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Aplicaciones de IA del mundo real
Dado que muchas aplicaciones utilizan inteligencia artificial, existen diversos requisitos de despliegue, ya sea una ECU de un vehículo, un sistema edge de una planta química o un sistema de streaming en la nube que reciba datos de varias ubicaciones. IA puede formar parte de varios de estos sistemas, por lo tanto, los modelos deben poder desplegarse y funcionar en cualquier plataforma posible.
- Captura de datos: Interactúe rápidamente con diferente hardware de captura de datos, organice grandes cantidades de datos, o genere datos sintéticos cuando los datos de entrenamiento disponibles sean limitados.
- Preprocesamiento y etiquetado de datos: Cree mejores conjuntos de datos más rápidamente con apps de preprocesamiento y etiquetado. Utilice apps de low-code y funciones integradas de MATLAB® para mejorar la calidad de los datos y etiquetar automáticamente datos de validación ground-truth.
- Creación de un modelo de IA: Pruebe diversos modelos y compare algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para encontrar la solución adecuada para una aplicación. Acceda a cientos de modelos previamente entrenados, incluyendo modelos de TensorFlow™ y PyTorch®, y realice transferencia del aprendizaje para ahorrar tiempo y recursos.
- Visualización de decisiones: Adquiera confianza en las decisiones tomadas por IA utilizando técnicas de explicabilidad y verificando la solidez de los modelos de IA. Técnicas tales como LIME, Shapley y Grad-CAM son accesibles directamente en MATLAB, de modo que no necesita escribir funciones manualmente.
- Simulación: Integre modelos de IA en Simulink para crear funcionalidades de inteligencia artificial directamente en sistemas complejos. Esta integración permite simular inteligencia artificial en todo el sistema antes de desplegar el modelo en producción.
- Despliegue en dispositivos edge: Identifique y elimine errores de codificación generando código automáticamente, adaptado a su dispositivo. MATLAB genera código para hardware objetivo específico automáticamente, para que pueda integrar modelos en sistemas empresariales, clusters, y nubes o hardware integrado.
Los equipos de ingeniería y ciencias son especialistas en el área y aportan conocimientos fundamentales para el éxito de proyectos de inteligencia artificial. MATLAB impulsa a profesionales de ingeniería y ciencias a usar inteligencia artificial en varios dominios y hace posible la colaboración entre equipos y organizaciones de diversos sectores.
MATLAB para Deep Learning
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