Introducción
Ciencia de los datos y Inteligencia artificial (AI) están superando la era moderna y transformándola en el campo más emocionante.
¿Pero sabes por qué hay tanta demanda de IA?
La mayoría de las personas que disponen curiosidad por aprender ciencia de datos y / o no disponen experiencia además disponen esta duda. Para hallar una respuesta, veamos algunas aplicaciones gloriosas y reales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Autocompletar
Autocompletar es una función que predice el resto de una palabra mientras el usuario aún está escribiendo. En los teléfonos inteligentes, se llama texto predictivo.
En la instantánea anterior, un usuario comienza escribiendo «cuál es el cli …» y recibe algunas predicciones como consecuencia de Procesamiento natural del lenguaje. El usuario presiona la tecla de tabulación para aceptar sugerencias o la tecla de flecha hacia abajo para seleccionar una opción adecuada. A través de el uso Seq2Seq y el mecanismo de atención, los científicos de datos pueden lograr una alta precisión y bajas pérdidas para las predicciones.
Para el procesamiento del lenguaje natural, tiro cero y un trago además existen técnicas de aprendizaje. El one-shot learning es una alternativa perfecta para la implementación y operación con menores capacidades de capacitación en otras aplicaciones que usan sistemas embebidos. El pronóstico de la próxima palabra personalizada para un usuario específico, al conocer los hábitos de mensajería del usuario, podría ahorrar mucho tiempo. Este método se utiliza en los asistentes virtuales disponibles en este momento.
Bloqueo facial inteligente
El acreditación facial es un procedimiento de verificación de la identidad de una persona usando su rostro, con la detección de rostros como un paso importante. La detección de rostros distingue el rostro humano del fondo y otros estorbos, lo que es una tarea más sencilla.
Para realizar la detección de rostros y detectar con precisión varios rostros en el marco, DataScientist a menudo utiliza Clasificador en cascada Haar – un archivo XML utilizado con un módulo open-cv para leer y detectar los rostros. Las redes neuronales profundas (DNN) además se pueden usar para el acreditación facial y se sabe que funcionan bien. los Transferir aprendizaje modelos como VGG-16, RESNET-50 arquitectura, red facial La arquitectura puede ayudar a construir un sistema de acreditación facial de alta calidad.
Los modelos actuales son muy precisos y pueden proporcionar más del 90% de precisión para conjuntos de datos etiquetados. Los modelos de acreditación facial se usan con sistemas de seguridad, vigilancia y aplicación de la ley, y muchas más aplicaciones del mundo real.
Asistente virtual
Un asistente virtual además se establece como un asistente de inteligencia artificial, un programa de aplicación que comprende los comandos de voz y ejecuta tareas para el usuario. Los asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial se están volviendo cada vez más comunes y se están apoderando del mundo por asalto.
Algunos ejemplos populares de asistentes virtuales son IA de Google, Siri de manzana, Microsoft Alexay muchos otros asistentes virtuales similares. Con la ayuda de estos asistentes, los comandos de voz se pueden traducir y adjudicar a un trabajo práctico automatizado. A modo de ejemplo, un usuario puede realizar llamadas, enviar mensajes o navegar por la web con una simple orden de voz. Los usuarios además pueden hablar con estos asistentes virtuales, por lo que además pueden actuar como chatbots.
El poder de los asistentes virtuales no se limita a los teléfonos inteligentes o dispositivos informáticos. Además se pueden utilizar en dispositivos IoT y sistemas integrados para realizar tareas de manera eficiente y monitorear todo el mundo que lo rodea. Un ejemplo de esto puede ser la domótica con el Frambuesa pi, donde se puede controlar toda la casa con un comando de voz.
Finanzas
Los avances y avances de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos en el área de las finanzas además son inmensos. Las firmas financieras han utilizado por mucho tiempo los sistemas de redes neuronales artificiales para identificar cargos o acusaciones más allá de la regla, marcándolos para investigaciones en humanos. El uso de la inteligencia artificial en la banca se remonta específicamente a 1987, cuando el Banco Nacional de Seguridad del Pacífico de EE. UU. Estableció un Grupo de Trabajo de Prevención de Fraudes de EE. UU. Para contrarrestar el uso fraudulento de tarjetas de débito.
Toma de decisiones rápida y resultados de calidad logrados para solucionar problemas financieros y económicos complejos en tiempo real, como las predicciones del mercado de valores, a través de el uso de análisis de series de tiempo. Enfoques de aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... con LSTM además son de aplicación en este ámbito para lograr proyecciones fiables de futuro de las compañías.
Con la tecnología de inteligencia artificial, los procesos se automatizaron para manejar actividades como interpretar nuevas reglas y regulaciones o generar informes financieros personalizados para las personas. A modo de ejemplo, Watson de IBM puede comprender legislación específica, como las disposiciones de informes adicionales de la Directiva de Mercados de Instrumentos Financieros y la Ley de Divulgación de Hipotecas para Viviendas.
Médico
La aplicación de la inteligencia artificial y el análisis de datos en las ciencias médicas es crucial y los avances en esta área están mejorando enormemente. Con sus diversas aplicaciones, la IA tiene un gran alcance en el departamento médico.
Uno de los primeros problemas para principiantes en informática es solucionar un desafío de aprendizaje automático de predicción para categorizar si un paciente tiene un tumor o no. Los datos de evaluación de forma general disponen una serie de características de entrada con diferentes variables y salida de muestra para los pacientes. Después de la preparación, el algoritmo de aprendizaje automático puede reconocer estas características de entrada y de salida e intentar hallar la combinación adecuada a lo largo del entrenamientoEl entrenamiento es un proceso sistemático diseñado para mejorar habilidades, conocimientos o capacidades físicas. Se aplica en diversas áreas, como el deporte, la educación y el desarrollo profesional. Un programa de entrenamiento efectivo incluye la planificación de objetivos, la práctica regular y la evaluación del progreso. La adaptación a las necesidades individuales y la motivación son factores clave para lograr resultados exitosos y sostenibles en cualquier disciplina..... Cuando termine, el modelo puede medir y representar con precisión proyecciones sobre otros conjuntos de datos con mayor precisión.
A pesar de esto, este fue solo un caso y hay muchos usos en la industria médica. El aprendizaje profundo y las redes neuronales ayudan a lograr resultados exitosos en el escaneo y otras aplicaciones médicas. Los avances en la capacidad informática combinados con los grandes volúmenes de datos producidos en los sistemas sanitarios hacen que los problemas clínicos particulares sean perfectos para las aplicaciones de IA.
A continuación se presentan dos implementaciones recientes de algoritmos confiables y científicamente aplicables que pueden contribuir tanto a los pacientes como a los médicos al facilitar el diagnóstico.
El primero de estos algoritmos es uno de varios ejemplos existentes de un algoritmo que supera a los médicos en las tareas de detección de imágenes. En el otoño de 2018, los investigadores del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl y la Facultad de Medicina desarrollaron un algoritmo de IA llamado DLAD para examinar radiografías de tórax e identificar el crecimiento celular irregular, como posibles cánceres.
El segundo de estos algoritmos proviene de investigadores de Google AI Healthcare, además en el otoño de 2018, que desarrollaron un algoritmo de aprendizaje, LYNA (Asistente de ganglios linfáticos), que analizó muestras de tejido teñidas con portaobjetos de histología para categorizar los tumores metastásicos de cáncer de mama a partir de biopsias de ganglios linfáticos. No es la primera aplicación de IA para intentar un examen histológico, pero cabe resaltar que este algoritmo podría categorizar regiones sospechosas no identificables para el ojo humano en las muestras de biopsia presentadas.
Con muchas más aplicaciones inteligentes sustentadas en datos que ya están disponibles para nosotros, el futuro continuará siendo testigo de muchas más exploraciones en este creciente campo de ciencia de datos e inteligencia artificial.
Conclusión
En esta publicación, mi objetivo era cubrir algunas de las aplicaciones de la vida real más comunes de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en la generación actual del mundo avanzado. Hay muchos más usos de estas tecnologías en la IA, y llevaría mucho tiempo enumerar todas estas diversas posibilidades.
A pesar de esto, esta publicación proporciona una comprensión justa de las aplicaciones modernas de la vida real descubiertas a través de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Si dispones de curiosidad por conocer proyectos más complicados y avanzados, comenta a continuación. Intentaré cubrir eso con más detalle en un post futuro.
Espero que haya encontrado útil este post y que tenga un gran día, gracias.
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