Tipos de algoritmos más usados en IA y ejemplos

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado múltiples industrias gracias al desarrollo de diversos tipos de algoritmos capaces de aprender, adaptarse y resolver problemas complejos. Por eso, es fundamental comprender cómo funcionan, ya que cada uno tiene aplicaciones específicas en áreas como la automatización, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la detección de anomalías.
Para desarrollar un conocimiento avanzado sobre estos algoritmos, la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR México ofrece una ofrece una formación integral que abarca desde los fundamentos teóricos hasta la implementación práctica de estos sistemas inteligentes.

¿Qué tipos de algoritmos se usan en IA?

Para hacer una clasificación de los algoritmos de IA, se debe tomar en cuenta el tipo de aprendizaje que emplean y las tareas que resuelven. A grandes rasgos, se puede hablar de 5 tipos de algoritmos:

Algoritmos según el tipo de aprendizaje que utilizan

1. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
2. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
3. Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo

Algoritmos según su función específica

4. Algoritmos Basados en Redes Neuronales Profundas (Deep Learning)
5. Algoritmos de Detección de Anomalías

Características principales de los algoritmos y ejemplos

1. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado

Este tipo de algoritmos aprenden a partir de un conjunto de datos etiquetados, donde cada entrada tiene una categoría o valor asociado. Estos modelos identifican patrones y pueden generalizar para poder realizar predicciones de nuevas muestras, ya sea asignándoles una categoría específica (clasificación) o estimando algún valor numérico (regresión). El objetivo es predecir o clasificar nuevos datos.

Para implementar estos algoritmos se requiere contar con un conjunto de datos de entrenamiento previamente etiquetados. El algoritmo seleccionado ajusta los parámetros para poder llevar a cabo la clasificación o regresión y finalmente se utilizan diferentes métricas de evaluación, como el error cuadrático medio para la regresión o la matriz de confusión para la clasificación.

2. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado analizan conjuntos de datos sin etiquetas predefinidas. Estos modelos buscan patrones o relaciones entre los datos y se utilizan principalmente para segmentar datos, para la detección de anomalías y para la reducción de dimensionalidad. Este tipo de algoritmos buscan estructuras en los datos en vez de predecir una salida específica.

Para implementar estos tipos de algoritmos se requiere de un conjunto de datos no etiquetados. El objetivo de estas técnicas es encontrar relaciones y reducir la dimensionalidad.

Clustering (Agrupamiento de Datos)

Las técnicas de clustering agrupan datos en conjuntos homogéneos según sus similitudes, permitiendo descubrir estructuras en los datos sin necesidad de etiquetas previas.

Reducción de Dimensionalidad

Permite visualizar y simplificar grandes volúmenes de datos.

3. Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de inteligencia artificial en la que un agente aprende a tomar decisiones óptimas mediante un proceso de prueba y error. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que los datos de entrenamiento incluyen respuestas correctas, en el aprendizaje por refuerzo el modelo explora diferentes estrategias y ajusta su comportamiento con base en las recompensas o penalizaciones que recibe de su entorno. Este enfoque es ampliamente utilizado en robótica, videojuegos, control de procesos y vehículos autónomos, donde un agente debe adaptarse dinámicamente a un entorno cambiante.

El modelo interactúa con un entorno en múltiples iteraciones, tomando acciones que afectan su estado. Cada acción es evaluada con una recompensa positiva (si acerca al objetivo deseado) o una penalización (si se aleja de él). Con el tiempo, el agente ajusta su estrategia para maximizar la recompensa acumulada, lo que le permite encontrar la mejor secuencia de acciones para un problema determinado.

4. Algoritmos Basados en Redes Neuronales Profundas (Deep Learning)

El aprendizaje profundo (Deep Learning) emplea redes neuronales artificiales con múltiples capas para procesar datos y extraer información relevante. Este enfoque permite a los modelos identificar patrones en los datos y representar la información de forma eficiente, mejorando su desempeño en tareas como clasificación, reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural

Para entrenar modelos de aprendizaje profundo, se requiere contar con grandes volúmenes de datos, ya que estos algoritmos requieren una enorme cantidad de ejemplos para aprender correctamente. Debido a la complejidad de los cálculos involucrados, es necesario utilizar unidades de procesamiento gráfico (GPUs) que permiten acelerar el entrenamiento. Asimismo, se emplean algoritmos de optimización como el descenso de gradiente para ajustar los pesos de la red y mejorar su precisión con cada iteración.

El objetivo del aprendizaje profundo es resolver tareas complejas que antes eran difíciles para los sistemas computacionales, como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática de idiomas y la generación de contenido. Gracias a su capacidad para descubrir patrones en datos de alta dimensión, estos modelos han revolucionado áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial generativa.

5. Algoritmos de Detección de Anomalías

Una anomalía es un dato que se desvía significativamente del comportamiento normal en un conjunto de datos. También se le conoce como valor atípico o outlier.

Los algoritmos de detección de anomalías detectan patrones inusuales o desviaciones significativas en un conjunto de datos. A diferencia de los modelos tradicionales de clasificación, estos algoritmos tratan de encontrar datos atípicos que no siguen el comportamiento esperado. Existen diversas técnicas basadas en modelos probabilísticos, clustering o aprendizaje profundo Su objetivo principal es detectar eventos inusuales o sospechosos en grandes volúmenes de información, algunas aplicaciones para estos tipos de algoritmos son: detección de fraudes financieros, el monitoreo de redes para prevenir ciberataques y el mantenimiento predictivo en sistemas industriales.

Ejemplos de cada tipo de algoritmo

1. Ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado y aplicaciones:

• Regresión Logística: Clasificación de correos como spam o no spam.
• Árboles de Decisión: Diagnóstico de enfermedades.
• Random Forest: Predicción de fraudes en tarjetas de crédito.
• Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Clasificación de imágenes de gatos y perros.
• Redes Neuronales Artificiales (ANNs): Reconocimiento de voz en asistentes como Siri o Alexa.

2. Ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisado:

Clustering (Agrupamiento de datos)

• K-Means: Segmentación de clientes para estrategias de marketing.
• DBSCAN: Detección de anomalías en transacciones bancarias.
• Hierarchical Clustering: Clasificación de especies biológicas.

Reducción de Dimensionalidad

• PCA (Análisis de Componentes Principales): Reducción de dimensiones en imágenes y grandes cantidades de datos.
• Autoencoders: Compresión de datos y eliminación de ruido en imágenes médicas.

3. Ejemplos de algoritmos de aprendizaje por refuerzo y aplicaciones:

• Q-Learning : Optimización de rutas en sistemas de logística.
• Deep Q-Networks (DQN): Entrenamiento de inteligencia artificial en videojuegos.
• PPO (Proximal Policy Optimization) : Control de robots autónomos y vehículos sin conductor.

       4. Ejemplos de algoritmos basados en redes neuronales profundas:

Modelos de Visión por Computadora

• Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Reconocimiento de rostros.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNNs, LSTMs): Generación de subtítulos en videos.
• GANs (Redes Generativas Antagónicas): Creación de imágenes realistas con IA.

Modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

• Transformers: Arquitectura base de los Large Languaje Models (LLM).

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Comprensión de texto y clasificación.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Generación de texto, chatbots y escritura automática.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Traducción, resumen y respuestas a preguntas

Otros Modelos Avanzados en Deep Learning

• Autoencoders: Reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.
• Variational Autoencoders (VAE): Generación de datos (Ej. imágenes sintéticas).

5. Ejemplos de algoritmos de detección de anomalías y aplicaciones:

• Isolation Forest: Detección de fraudes en tarjetas de crédito.
• One-Class SVM: Identificación de ataques cibernéticos en redes.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) han tenido una gran evolución permitiendo abordar una gran variedad de problemas en diferentes disciplinas. Dependiendo del tipo de aprendizaje, se pueden clasificar en supervisados, donde los modelos aprenden a partir de datos etiquetados; no supervisados, que encuentran patrones sin necesidad de etiquetas; y por refuerzo, donde aprende mediante prueba y error.

Además, el aprendizaje profundo (Deep Learning) ha revolucionado campos como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, logrando avances en reconocimiento de imágenes, generación de contenido y traducción automática. Por otro lado, la detección de anomalías ha sido clave en la detección de fraudes, seguridad informática y mantenimiento predictivo.

Gracias a estos tipos de algoritmos, la inteligencia artificial puede ser aplicada en diversos sectores impulsando la innovación y la automatización de tareas complejas, así como en el apoyo para la toma de decisiones. Con el avance en hardware se espera que los modelos de IA sean cada vez más eficientes, accesibles y precisos para la toma de decisiones.

Autora:
Patricia Rayón Villela
Coordinadora de titulación. Escuela de Ingeniería y Tecnología México.