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Su principal finalidad es explorar, mediante la utilización de distintas técnicas y tecnologías, bases de datos enormes de manera automática con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos que se han ido recopilando con el tiempo. Estos patrones pueden encontrarse utilizando estadísticas o algoritmos de búsqueda

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1. Reconocimiento de voz: uno de los mejores ejemplos de software de Deep Learning es Siri. La popular ayudante personal de Apple se basa en el servicio de reconocimiento del habla de Nuance Communications. Gracias a esta tecnología, Siri se vincula de forma automática a toda tu información (mensajes, calendario, música, recordatorios, email, contactos, notas, etc.) para poder ‘entenderte’ mejor cuando le formulas preguntas.

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Comunicación.
Inteligencia.
Autonomía.

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Características

La mayoría de los agentes poseen las siguientes tres características: comunicación, inteligencia y autonomía.

Comunicación. El agente puede comunicarse con el usuario, con otros agentes y con otros programas. Con el usuario se comunica con un interfaz amigable, mediante el que personaliza sus preferencias. Algunos agentes permiten comunicarse en lenguaje natural, algo típico de los chatbots.

El grado de inteligencia varía mucho de unos agentes a otros, que suelen incorporar módulos con tecnologías procedentes de la Inteligencia Artificial. Los más sencillos se limitan a recoger las preferencias del usuario, quien debe personalizarlos. Un ejemplo son los agentes inteligentes basados en tecnología de redes neuronales especializados en identificar mensajes de correo electrónico sospechosos de contener spam -mensajes no deseados-. En una primera fase el usuario debe marcarlos como spam, el agente va aprendiendo a identificar los rasgos que caracterizan a estos mensajes y posteriormente los filtra.

Autonomía. Un agente no sólo debe ser capaz de hacer sugerencias al usuario sino de actuar. En el ejemplo anterior, el agente que filtra el spam no puede estar continuamente alertando al usuario en cada mensaje de correo que llega sobre la posibilidad de que sea un mensaje no deseado y su verdadera utilidad surge cuando elimina de forma autónoma dichos mensajes.

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Es una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones destinadas a satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere

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Su principal finalidad es explorar, mediante la utilización de distintas técnicas y tecnologías, bases de datos enormes de manera automática con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos que se han ido recopilando con el tiempo. Estos patrones pueden encontrarse utilizando estadísticas o algoritmos de búsqueda

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Percibe su entorno, y de tales percepciones las procesa y responde o actúa en su entorno racionalmente. Percibiendo su ambiente con ayuda de sensores y actuar con actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo). Puede ser tanto un entidad física o virtual. Algunos ejemplos de agentes inteligentes, son programas autónomos utilizados para la asistencia de un operador, es decir, Robots.

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Es aprendizaje automático para las maquinas, y realizar tareas que resulta normal o natural para las personas.

Algunos ejemplos de sus aplicaciones es en vehículos que se conducen autómatas, asistentes virtuales, todo en base a un modelo informático que aprende a realizar tareas a partir de imágenes, texto y sonido. Deep Learning en la práctica: sector aeroespacial, la defensa, medicina, automatización industrial, electrónica, etc.

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El proceso de buscar en los datos para descubrir conexiones ocultas y predecir resultados o tendencias futuras. Incrementando los ingresos, recortar costos, reducir riesgos, etc. Su base comprende tres disciplinas: Estadística (Estudio numérico de relaciones de datos), Inteligencia Artificial y Machine Learning. Aplicado en sectores como bancos, fabricantes, proveedores de telecomunicaciones, aseguradoras, comercios, etc. Utilizando la minería de datos para descubrir relaciones entre todas las cosas, como precios, demografía, promociones, riesgo, competencia y muchas otras variables.

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Un agente inteligente es un programa especialmente concebido para realizar ciertas tareas de manera autónoma en una red por encargo de un usuario.
Algun ejemplo es el Tesla Autopilot

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Las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos que buscan replicar el comportamiento de las neuronas en la naturaleza,organizando su estructura de manera que emulen al cerebro

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definir al agente inteligente como una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones destinadas a satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere.

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Un agente inteligente es un programa especialmente concebido para realizar ciertas tareas de manera autónoma en una red por encargo de un usuario. Esta herramienta permite ganar tiempo en la vigilancia y la colecta de información de interés para la empresa.

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El Deep Learning ha llamado mucho la atención por su potencial utilidad en distintos tipos de aplicaciones en el “mundo real” unos de ellos son los siguientes:

- Utilización de imágenes en lugar de palabras clave para buscar productos de una empresa, o artículos similares.
- Identificar marcas y logotipos de empresas en fotos publicadas en redes sociales.

- Monitorización en tiempo real de reacciones en canales online durante el lanzamiento de productos.
- Orientación de anuncios y predicción de las preferencias de los clientes.

- Identificación de clientes potenciales.

- Detección de fraudes, recomendaciones a clientes, gestión de relaciones con los clientes, etc.

- Mejor comprensión de enfermedades, mutaciones de enfermedades y terapias genéticas.

- Localización de caras e identificación de emociones faciales.

- Reconocimiento de voz.

- Clasificación de vídeos.

- entre otros

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Propiedades de un agente dedicado a la recuperación de información:

Autonomía: actuar sin ningún tipo de intervención humana directa, y tener control sobre sus propios actos.

Sociabilidad: comunicarse por medio de un lenguaje común con otros agentes, e incluso con los humanos.

Capacidad de reacción: percibir su entorno, y reaccionar para adaptarse a él.

Iniciativa: emprender las acciones para resolver un problema.

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La minería de datos (data mining), es un proceso para detectar información de conjuntos grandes de datos, de la manera más automáticamente posible. Su objetivo es encontrar patrones, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un contexto específico.

Utiliza el análisis matemático para deducir cada tendencia, y su importancia yace en que estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de datos, ya que son muy complejas relaciones o porque la cantidad de datos es demasiada.

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El Deep Learning es una técnica de aprendizaje automático que enseña a los ordenadores a hacer lo que resulta natural para las personas: aprender mediante ejemplos. El Deep Learning es una tecnología clave presente en los vehículos sin conductor que les permite reconocer una señal de stop o distinguir entre un peatón y una farola.

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Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) están inspiradas en la biología, esto significa que están formadas por elementos que se comportan de manera análoga a las neuronas (en las funciones más elementales) y están organizadas de una forma similar a la del cerebro
Características:
*Aprenden de la experiencia
* Generalizan de ejemplos anteriores a los ejemplos nuevos
* Abstracción de la esencia de las entradas

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Un agente inteligente es una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones para satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere
Últimamente la industria del software, con fines puramente comerciales, nos está mostrando aplicaciones catalogadas como agentes inteligentes que realmente no lo son. Éste es el caso del Ayudante de Microsoft Office (Clippo, Dr. Genio, Ridondo, etc.). Si aplicamos cada una de las propiedades de los agentes inteligentes a este Ayudante veremos que, como mucho, cumple la característica de la sociabilidad. Por tanto realmente no es lo que se enuncia, sino un simple programa que en determinados casos emula el comportamiento de los agentes inteligentes. Esta comparación es una buena forma de distinguir entre un agente inteligente y un programa convencional.

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Data Mining (minería de datos) es el proceso de extracción de información significativa de grandes bases de datos, información que revela inteligencia del negocio, a través de factores ocultos, tendencias y correlaciones para permitir al usuario realizar predicciones que resuelven problemas del negocio proporcionando una ventaja competitiva.

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El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Ejemplos de uso del datamining:

Negocios.

Comportamiento en Internet.

Videojuegos.

Ciencia e Ingeniería.

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Una Red Neuronal Artificial (RNA) es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en cómo se organizan formando la estructura del cerebro.
Un claro ejemplo, es el que Google recientemente implementó en su app Google Translate para móviles, que ha implementado “traducción neuronal” que, en lugar de traducir palabra por palabra, lo hace frase por frase, mejorando enormemente la consistencia y calidad de las traducciones.

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Implantación de la Minería de Datos para Recuperar Información

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Implantación de la Minería de Datos para Recuperar Información

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Para poder implantar con éxito un programa de Minería de Datos para recuperar información hay que tener en cuenta una serie de factores clave:

Especificar claramente los problemas y objetivos de la organización. De esta forma se pueden conocer los datos necesarios para poder elaborar dicha Minería de Datos para recuperar información

Trasladar correctamente los objetivos de la organización a los objetivos propiamente de la Minería de Datos para recuperar información. Si ambos objetivos se corresponden, esto indica que la Minería de Datos para recuperar información se está llevando a cabo de forma adecuada

La integración del resto de los programas con la organización en la cual se va a llevar a cabo la Minería de Datos para recuperar información

La calidad de los datos es esencial

Uso de herramientas integradas y entornos amigables, destacando principalmente la informatización del proceso en todos los niveles, principalmente la comunicación entre los miembros del grupo en el cual se va a instalar la Minería de Datos para recuperar información, como en la documentación que va a ser generada

Necesidad de que los componentes del grupo de la propia organización en la que se va a implantar la Minería de Datos para recuperar información, esté formada en disciplinas que integren la propia Minería de Datos para recuperar información como en estadística, por ejemplo

Evaluación de los modelos holísticos relativos a la implantación de la toma de decisiones en la organización en materia de Minería de Datos para recuperar información

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Los intentos de imitar el funcionamiento del cerebro humano en una máquina han ido aumentando con la evolución de la tecnología. La inteligencia artificial, como ya sabemos, trata de descubrir aspectos de la inteligencia humana que pueden ser simulados mediante máquinas. En este sentido, las redes neuronales no son más que otra forma de emular ciertas características propias de los humanos.

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Es el proceso de extracción de patrones a partir de datos se llama minería de datos. Es reconocida como una herramienta esencial de los negocios modernos, ya que es capaz de convertir los datos en inteligencia de negocios dando así una ventaja de información. Actualmente, es ampliamente utilizado en las prácticas de perfil, como vigilancia, comercialización, descubrimientos científicos, y detección de fraudes.

Herramienta de minería de datos:

Orange es una suite de software para minería de base de datos y aprendizaje automático basado en componentes que cuenta con un fácil y potente, rápido y versátil front-end de programación visual para el análisis exploratorio de datos y visualización, y librerias para Python y secuencias de comando.

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 Sector aeroespacial y de defensa (Deep Learning)

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 Sector aeroespacial y de defensa (Deep Learning)

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El aprendizaje profundo se utiliza para identificar objetos desde satélites que localizan áreas de interés e identifican las zonas seguras o no seguras para las tropas.

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En la actualidad, la implantación de la Minería de Datos para recuperar información en las diversas organizaciones (bibliotecas y centros dedocumentación) así como en el ámbito empresarial es una técnica habitual.Tradicionalmente, quienes más han empleado las técnicas de la Minería de Datos para recuperar información han sido las relacionadas con la publicidad y con los negocios de la distribución.

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Es un modelo simplificado que emula el modo en que el cerebro humano procesa la información: Funciona simultaneando un número elevado de unidades de procesamiento interconectadas que parecen versiones abstractas de neuronas.

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Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado.

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Beneficios de la minería de datos

El descubrimiento de información hasta el momento desconocida permite a los profesionales, tanto del campo del data mining  como de las industrias de aplicación, conocer a fondo el comportamiento social y tecnológico a través del tiempo, así como predecir posibles acontecimientos basados en fundamentos matemáticos, informáticos y de análisis:

Campañas mercadológicas centralizadas

Mejores experiencias de cliente

Productos y servicios inteligentes

Mayores volúmenes de registros y ventas

Procesos más seguros

Industrias más competitivas, etc.

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Un agente inteligente es una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones para satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere.

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Diagnósticos médicos
Una red que se va a aplicar al diagnóstico de imágenes médicas; durante la fase de entrenamiento el sistema recibe imágenes de tejidos que se sabe son cancerígenos y tejidos que se sabe son sanos, así como las respectivas clasificaciones de dichas imágenes. Si el entrenamiento es el adecuado, una vez concluido, el sistema podrá recibir imágenes de tejidos no clasificados y obtener su clasificación sano/no sano con un buen grado de seguridad. Las variables de entrada pueden ser desde los puntos individuales de cada imagen hasta un vector de características de las mismas que se puedan incorporar al sistema (por ejemplo, procedencia anatómica del tejido de la imagen o la edad del paciente al que se le extrajo la muestra).

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Los agentes son  aquellas acciones que se producen después de una determinada secuencia de percepciones. El cometido de la IA es el diseño de un programa de agente: una función que permita implantar el mapeo del agente para pasar de percepciones a acciones. Se da por sentado que este programa se ejecutará en algún tipo de dispositivo de cómputo, al que se denominará arquitectura. Desde luego, el programa elegido debe ser aquel que la arquitectura acepte y pueda ejecutar.
La base de la Inteligencia Artificial es el diseño de un programa de agente: Una función que permita implantar el mapeo del agente para pasar de percepciones a acciones. Este programa se ejecutará en algún tipo de dispositivo de cómputo al que se denominará arquitectura. La arquitectura puede ser una computadora sencilla o un hardware especial.

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Uno de los mejores ejemplos de software de Deep Learning es Siri. La popular ayudante personal de Apple se basa en el servicio de reconocimiento del habla de Nuance Communications. Gracias a esta tecnología, Siri se vincula de forma automática a toda tu información para poder entenderte mejor cuando le formulas preguntas.

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El Deep Learning lleva a cabo el proceso de Machine Learning usando una red neuronal artificial que se compone de un número de niveles jerárquicos. En el nivel inicial de la jerarquía  la red aprende algo simple y luego envía esta información al siguiente nivel. El siguiente nivel toma esta información sencilla, la combina, compone una información algo un poco más compleja, y se lo pasa al tercer nivel, y así sucesivamente.

El deep learning se puede utilizar en:

Detección, predicción y prevención de amenazas sofisticadas en tiempo real en el campo de la ciberseguridad.

Identificación en textos de sentimientos positivos y negativos, temas y palabras clave.

Localización de caras e identificación de emociones faciales.

Reconocimiento de voz.

Clasificación de vídeos.

Utilización de imágenes en lugar de palabras clave para buscar productos de una empresa, o artículos similares.

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Las redes neuronales artificiales (RNA) cada vez se parecen más al cerebro humano. Estas redes que hacen posible el procesamiento de la información por las máquinas tienen un funcionamiento característico que te explicamos de forma sencilla

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Filtrar todo el ruido caótico y repetitivo en sus datos.

Entender qué es relevante y luego hacer un buen uso de esa información para evaluar resultados probables.

Acelerar el ritmo de la toma de decisiones informadas.

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Proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.​ Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

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Proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.​ Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

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En general, la minería de datos  es el proceso de analizar los datos desde diferentes perspectivas y resumiéndolos en información útil - información que se puede utilizar para aumentar los ingresos, reducir los costos, o ambas cosas.

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La minería de datos es el proceso de hallar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados.
La minería de datos es una piedra angular de la analítica, la cual le ayuda a desarrollar los modelos que pueden descubrir conexiones dentro de millones o miles de millones de registros.

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Implementación

Una forma sencilla de implementar redes de neuronas consiste en almacenar los pesos en matrices. Es fácil ver que si ahora guardamos los valores de todas las neuronas de una capa en un vector, el producto del vector y la matriz de pesos de salida, nos da los valores de entrada de cada neurona en la siguiente capa. Ahora sólo falta aplicar la función de activación que hayamos elegido a cada elemento de ese segundo vector, y repetir el proceso. Si disponemos de una biblioteca que implemente matrices, se puede implementar la red en unas pocas líneas.

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Implantación de la Minería de Datos para Recuperar Información

Para poder implantar con éxito un programa de Minería de Datos para recuperar información hay que tener en cuenta una serie de factores clave:

Especificar claramente los problemas y objetivos de la organización. De esta forma se pueden conocer los datos necesarios para poder elaborar dicha Minería de Datos para recuperar información

Trasladar correctamente los objetivos de la organización a los objetivos propiamente de la Minería de Datos para recuperar información. Si ambos objetivos se corresponden, esto indica que la Minería de Datos para recuperar información se está llevando a cabo de forma adecuada

La calidad de los datos es esencial

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Agentes Inteligentes
es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado.

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Un agente inteligente como una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones destinadas a satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere.

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El Deep Learning ha llamado mucho la atención por su potencial utilidad en distintos tipos de aplicaciones en el “mundo real” (pueden aplicarse con éxito a grandes volúmenes de datos para el descubrimiento y aplicación de conocimiento, así como a la realización de predicciones a partir de él), principalmente debido a que obtiene tasas de éxito elevadas con entrenamiento “no supervisado”.

Identificar marcas y logotipos de empresas en fotos publicadas en redes sociales.

- Monitorización en tiempo real de reacciones en canales online durante el lanzamiento de productos.

-  Orientación de anuncios y predicción de las preferencias de los clientes.

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Conducción autónoma: Los investigadores del ámbito de la automoción emplean el aprendizaje profundo para detectar automáticamente objetos tales como señales de stop y semáforos. Además, el aprendizaje profundo se utiliza para detectar peatones, lo que contribuye a reducir los accidentes.

Sector aeroespacial y de defensa: El aprendizaje profundo se utiliza para identificar objetos desde satélites que localizan áreas de interés e identifican las zonas seguras o no seguras para las tropas.

Investigación médica: Los investigadores del cáncer utilizan el aprendizaje profundo para detectar células cancerígenas de forma automática.

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Principales problemas “reales” en los que distintas compañías están aplicando Deep Learning en la actualidad:

- Utilización de imágenes en lugar de palabras clave para buscar productos de una empresa, o artículos similares.

- Identificar marcas y logotipos de empresas en fotos publicadas en redes sociales.

- Monitorización en tiempo real de reacciones en canales online durante el lanzamiento de
productos.

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La base de los Agentes artificiales es el diseño de la base del agente o del programa de agente.

Una función que permite implantar el mapeo del agente para pasos de percepción a una acción. Este programa es ejecutar en algún tipo de dispositivo de cómputo al que se denominara arquitectura, esta puede ser una PC sencilla o un Hardware especial.

Agente = Arquitectura + Programa