Más allá de los conocimientos básicos de IA: una guía para lectores expertos en tecnología

AI beyond the basics

Si estás buscando información más avanzada sobre IA pero no quieres ahogarte en un mar de jerga, has venido al lugar correcto.

Vayamos directamente al tema.

¿Qué es una red neuronal?

Las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático que forman el núcleo de los algoritmos de aprendizaje profundo. 


Las redes neuronales están compuestas por varias capas. 

  1. Capa de entrada: recibe la entrada.
  2. Una o más capas de procesamiento ocultas: procesan la entrada usando "neuronas", una manera elegante de decir "funciones matemáticas especiales".
  3. Capa de salida: emite la salida.


Cada neurona de una capa aplica una función matemática, llamada "función de activación" , que calcula un resultado en base a las entradas y determinados pesos. Luego, la neurona envía el resultado a la siguiente capa.


Cada capa cuenta con pesos y umbrales (más precisamente conocidos como sesgos) que derivan de los datos de capacitación iniciales etiquetados. A medida que se perfecciona el modelo, los pesos y los umbrales se ajustan de manera iterativa hasta que la red brinda respuestas más precisas con mayor frecuencia.


Existen varias arquitecturas neuronales diferentes, cada una de las cuales sirve para tareas específicas mejor que las demás.

El súper conjunto de IA


La IA se refiere a cualquier sistema que realiza una actividad que por lo general se considera parte del ámbito de los seres humanos. En su sentido más estricto, un filtro de spam que aprende de correos electrónicos anteriores es una forma de IA.

La IA es el súper conjunto de numerosas tecnologías de subconjunto, como:

  • Visión artificial
  • Robótica
  • Texto a voz
  • Aprendizaje automático
  • Aprendizaje profundo
  • Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Aprendizaje automático (ML)


El aprendizaje automático, o Machine Learning (ML), se refiere a la capacidad de las máquinas para ajustarse y adaptarse en base a los datos de entrada, lo que también se conoce como "aprendizaje". El aprendizaje automático se aplica con mayor frecuencia a conjuntos de datos masivos a medida que aumenta la potencia informática.


A diferencia de las soluciones codificadas, los algoritmos de mejora automática impulsan las soluciones de aprendizaje automático. No es necesario cambiar el código para que el sistema cambie la manera en la cual funciona, ya que los algoritmos están programados para ajustarse en función de la evolución de los datos.

Aprendizaje profundo


El aprendizaje profundo (Deep learning) es un subcampo del aprendizaje automático que aprovecha las redes neuronales de varias capas para procesos de aprendizaje más profundos. Los científicos no siempre saben cómo producen sus resultados las soluciones de aprendizaje profundo porque operan en un entorno de caja negra oculta. Este es un error más que una función, y es importante comprender que la caja negra podría abrir enormes posibilidades para la IA.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)


El PLN se produce cuando las computadoras procesan y entienden el lenguaje natural. Un concepto fundamental del PLN es convertir el lenguaje no estructurado en lenguaje estructurado.


El PLN se usa en gran medida en las soluciones modernas de IA. Algunos ejemplos de PLN en IA incluyen:

  • Traducción de textos
  • Análisis de sentimiento
  • Resumen de textos
  • Generación de textos


Python cuenta con un amplio soporte incorporado para el PLN, como scikit-learn, Natural Language Toolkit, PyNLPl y otras bibliotecas, lo cual lo convierte en un lenguaje de programación popular para desarrollar aplicaciones de IA.


La combinación de herramientas de IA de PLN con otro software puede resultar especialmente poderosa. Algunas de las herramientas que puedes crear incluyen:


  • Motor de búsqueda para la empresa: puedes combinar las funciones de la IA y el PLN con la base de conocimientos de tu empresa y brindar respuestas a los usuarios que buscan datos específicos de la empresa. Para crear la interfaz, puedes encontrar desarrolladores freelance de Fiverr para que te ayuden.
  • Chatbots: Del mismo modo, puedes crear chatbots impulsados por IA y PLN que se integren en el sitio web de tu empresa.
  • Supervisión de redes sociales: A través de la IA y el PLN, puedes determinar cómo se sienten las personas en relación a tu marca y escribir software para activar alertas en caso de caídas repentinas del nivel de preferencia.

Visión artificial (CV)


La visión artificial es un campo multidisciplinario con amplias aplicaciones en la IA. Un uso importante de la visión artificial es comprender qué contienen las imágenes.


Las herramientas de visión artificial por lo general funcionan funcionar en redes neuronales creadas con una arquitectura diferente a las redes neuronales de modelos de lenguaje.


El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son cruciales para la funcionalidad avanzada de visión artificial.


Dos herramientas populares basadas en visión artificial son las herramientas de IA generativa para generar imágenes: Midjourney y DALL-E 2. Estas herramientas combinan la funcionalidad del PLN con la tecnología de la visión artificial para generar espectaculares imágenes de IA.


DALL-E ofrece una API pública para integrar la generación de imágenes de IA en tu producto o servicio. Si no eres programador, puedes encontrar expertos calificados que te ayuden a lanzar tu producto para generar imágenes con IA.

Próxima etapa: crea tu aplicación


Existen amplias oportunidades para usar la IA combinada con otras tecnologías. Las herramientas que puedes desarrollar solo están limitadas por tus habilidades e imaginación. Con todo este conocimiento avanzado sobre IA, el siguiente paso es comenzar con tu aplicación. ¿Necesitas ayuda? Encuentra un experto en codificación de IA que te ayude a cubrir la carencia de conocimientos, de modo que solo te quede la imaginación.

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