Un algoritmo es un conjunto de instrucciones bien definidas diseñadas para realizar una tarea específica o resolver un problema. En la inteligencia artificial (IA), los algoritmos son esenciales para procesar datos, aprender de ellos y tomar decisiones. Existen varios tipos de algoritmos utilizados en la IA, cada uno con diferentes propósitos.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado se entrenan con datos etiquetados para predecir resultados. Ejemplos incluyen la regresión lineal y los árboles de decisión. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado trabajan con datos no etiquetados para encontrar patrones ocultos, siendo el agrupamiento K-means un ejemplo típico. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo aprenden interactuando con un entorno y recibiendo retroalimentación, como el Q-learning. Los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales con muchas capas para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes, siendo las redes neuronales convolucionales un ejemplo destacado.
El funcionamiento de un algoritmo de IA generalmente involucra varios pasos. Primero, se recopilan los datos, que luego se preprocesan para limpiarlos y formatearlos adecuadamente. Luego, el algoritmo se entrena con estos datos para aprender patrones y relaciones. El rendimiento del modelo se evalúa probándolo con nuevos datos. Finalmente, el modelo entrenado se aplica para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en nuevas entradas.
Los algoritmos tienen una amplia gama de aplicaciones. En el cuidado de la salud, ayudan a diagnosticar enfermedades analizando imágenes médicas. En finanzas, se utilizan para predecir tendencias del mercado de valores y detectar actividades fraudulentas. En la vida cotidiana, los algoritmos impulsan motores de búsqueda, recomiendan productos en sitios de comercio electrónico y permiten que los asistentes de voz como Siri y Alexa comprendan y respondan a consultas.
