Aplicación de la inteligencia artificial, ejemplo práctico.
Un equipo compuesto por botánicos y científicos se dedica a recolectar datos sobre diversas muestras de flores silvestres. Cada una de estas muestras es etiquetada correctamente con la especie correspondiente. A continuación, los datos etiquetados se someten a un proceso de procesamiento utilizando un algoritmo que busca relaciones entre las características de las muestras y las especies que han sido etiquetadas.
El algoritmo, mediante análisis y cálculos sofisticados, examina las características de las muestras y descubre patrones y correlaciones entre dichas características y las especies de flores. A medida que más datos son ingresados y etiquetados, el algoritmo perfecciona su capacidad para realizar predicciones y asociar correctamente las características con las especies correspondientes.
Una vez que el algoritmo ha procesado los datos y ha encontrado las relaciones necesarias, estos resultados se encapsulan en un modelo. Este modelo se basa en los hallazgos del algoritmo y contiene la información y el conocimiento necesario para identificar la especie correcta de una muestra de flor silvestre en base a sus características.
Cuando los voluntarios se encuentran con nuevas muestras de flores silvestres, pueden utilizar este modelo previamente creado. Al ingresar las características de la muestra en el modelo, este puede realizar un análisis y comparación con las relaciones aprendidas previamente, y así identificar la etiqueta de la especie correcta correspondiente a la muestra.
De esta manera, gracias al uso de la inteligencia artificial, específicamente del aprendizaje automático, el equipo de botánicos y científicos logra agilizar y mejorar el proceso de identificación de especies de flores silvestres. El modelo desarrollado a partir de los datos etiquetados y el algoritmo de relaciones permite que los voluntarios realicen identificaciones precisas y eficientes, contribuyendo así a la investigación y conservación de la flora.
Fuente: Adaptado de «DataRobot». (s.f.). Introduction to Machine Learning: Supervised vs. Unsupervised Learning. Recuperado de https://www.datarobot.com/
ASESORÍA DE EXPERTOS:
Sistemas Computacionales
Educación, información, hardware, software, informática, IA, inteligencia artificial, asesorías.
Escríbenos Email: sistemascomputacionaleschile@gmail.com
TEAM sistemascomputacionales.cl
