El campo de la Inteligencia Artificial se ocupa de hacer predicciones y encontrar patrones en la estructura de los datos para realizar esas predicciones. Esto ayuda a las máquinas a llevar a cabo diversas tareas analíticas sin intervención humana. Las estadísticas son un conjunto de principios utilizados para obtener información sobre los datos y tomar decisiones. Establecen una relación entre diferentes fragmentos de datos y con ellos mismos. Por lo tanto, las estadísticas juegan un papel importante en la IA y cualquier persona que trabaje en este campo está familiarizada con los conceptos de probabilidad y estadística. Resolver problemas en IA requiere descubrir cómo se distribuyen los datos, obtener información sobre las variables dependientes e independientes, y así sucesivamente.
¿Cómo juegan las estadísticas un papel en el campo de la IA?
Las estadísticas sirven como base para el análisis y manejo de datos en ciencia de datos. Muchas métricas de rendimiento utilizadas en algoritmos de aprendizaje automático, como la precisión, la recuperación, el puntaje F, el error cuadrático medio, etc., utilizan las estadísticas como base. Estas métricas ayudan además en la representación visual de los datos y los algoritmos de rendimiento utilizados en ellos para una mejor comprensión. Las estadísticas ayudan a identificar patrones triviales específicos, valores atípicos en los datos y resúmenes métricos como la mediana, la media, la desviación estándar, y así sucesivamente.
Ideas estadísticas importantes en IA
- Validación predictiva: Es un principio fundamental en estadística y aprendizaje automático. Se utiliza para determinar si las puntuaciones en una parte del experimento pueden predecir con precisión el rendimiento en otra parte del experimento. Establece una relación predictiva entre dos partes diferentes de un sistema de medición.
- Visualización y exploración de datos: Fue una idea que ayudó a descubrir ideas nuevas e inesperadas a partir de los datos. Esta noción popular de que las estadísticas se utilizan para confirmar lo que ya sabemos fue refutada con esta información y motivó descubrimientos en varias ramas de la IA.
- Ajuste de curvas: Es un enfoque estadístico para ajustar curvas no paramétricas. Es una clase de algoritmos que pueden ajustar curvas suaves arbitrarias sin ajustar demasiado los valores atípicos. El ajuste de curvas solía utilizar polinomios, exponenciales y otras formas fijas. Pero con el ajuste de curvas, muchas de estas metodologías se hicieron más simples y accesibles.
- Bootstrapping: Es un enfoque para realizar inferencia estadística sin hacer suposiciones. Las inferencias no se pueden hacer sin suposiciones, pero el bootstrapping permitió que las suposiciones se hicieran implícitamente con el procedimiento computacional, mediante el remuestreo de datos. Esto permitió que las simulaciones reemplazaran el análisis matemático.
- Modelos Bayesianos de código abierto: Cambiaron los modelos existentes de estadística, que eran estáticos. Este modelo bayesiano dio lugar al análisis estadístico moderno, donde los problemas se resolvían de manera flexible llamando a bibliotecas de distribuciones y transformaciones. Las capacidades de cálculo más rápidas han revolucionado el aprendizaje automático y las estadísticas.
- Inferencia causal: Es el núcleo de cualquier problema que no solo se ocupa del análisis y la predicción en IA, sino también de determinar las cosas que podrían suceder si no se realizara una operación o se realizara de manera diferente. Esta idea identifica qué preguntas se pueden responder de manera confiable a partir de un experimento dado y hace que los algoritmos sean más robustos y efectivos.
- Regresión: Es un algoritmo comúnmente utilizado en el aprendizaje automático donde una variable de resultado se predice a partir de un conjunto de entradas o características. Se necesitaba una gran cantidad de entradas y sus interacciones para predecir resultados, lo que hacía que el algoritmo fuera estadísticamente inestable. Por lo tanto, se diseñó Lasso para crear un algoritmo de regularización más eficiente.
- Marco de gráficos estadísticos: Por lo general, implica gráficos circulares, histogramas y gráficos de dispersión. Pero se diseñó un nuevo marco que explora abstractamente cómo se relacionan los datos y la visualización. Sirvió como un paso importante hacia la integración de la exploración de datos y el análisis de modelos en el flujo de trabajo de la ciencia de datos y la IA.
- Retroalimentación de predicción e inferencia: Se utiliza popularmente en automóviles autónomos para que puedan aprender a conducir con una ayuda mínima de un humano. Las redes generativas adversarias o GAN permiten resolver problemas de aprendizaje por refuerzo de forma automática. Esto establece un vínculo entre la Inteligencia Artificial y el procesamiento paralelo. Las GAN esencialmente vinculan la predicción con los modelos generativos.
- Aprendizaje profundo: Realiza predicciones flexibles y no lineales utilizando una gran cantidad de características. Los elementos básicos del aprendizaje profundo incluyen la regresión logística, la estructura multinivel y la inferencia bayesiana. Puede resolver muchos problemas de predicción, desde el comportamiento del consumidor hasta el análisis de imágenes. Estos algoritmos estadísticos se utilizan para ajustar modelos grandes en tiempo real.
Cómo aplicar el pensamiento estadístico a los problemas de IA
- Articula claramente el problema: Define y describe correctamente el alcance del problema.
- Traduce el problema en una metodología de ciencia de datos: Escoge el modelo de datos correcto.
- La calidad de los datos: Juega un papel muy importante en el resultado. Dedica tiempo a limpiar, comprender y transformar tus datos.
- Estadísticas descriptivas y gráficos: Son el comienzo del flujo de trabajo. Pueden detectar tendencias inesperadas que conducen a un aprendizaje sesgado.
- Pruebas y experimentos: Deben tener un diseño sólido y tener en cuenta todas las variaciones del parámetro a medir.
- Variables explicativas y variables de respuesta: Considera ambas para cubrir todos los posibles resultados.
- Pruebas de hipótesis: Siempre incluye grupos de control para obtener información valiosa.
- Valida el modelo: Hazlo robusto.
- Actualiza los modelos: Los parámetros siguen influyendo en los resultados de diferentes maneras, por lo que es importante actualizar los modelos periódicamente.
- Implementa procedimientos: Para verificar si el modelo de IA está contribuyendo con éxito a los objetivos para los que fue creado.
La IA implica transformar grandes cantidades de datos en información utilizable y accionable. Cualquier proceso computacional avanzado requiere habilidades analíticas. Todas estas habilidades analíticas se derivan de las prácticas de la estadística. Por lo tanto, para prosperar verdaderamente en la capacidad de hacer que las máquinas sean inteligentes y seguir desarrollando nuevas herramientas para la IA, el desarrollo debe dirigirse hacia nuevos métodos y herramientas estadísticas. Estas herramientas pueden crear modelos que puedan manejar el comportamiento complejo de los sistemas mundiales y crear máquinas que puedan ayudar a los seres humanos en una multitud de tareas.
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