Las diferencias en los conceptos de aleatoriedad y caos son cruciales en nuestras habilidades para hacer predicciones sobre un sistema con tales propiedades. Un sistema aleatorio es impredecible, ya que un resultado dado no depende de ningún evento previo. Una moneda que se lanza siete veces seguidas, que cae sobre las cabezas cada vez, se puede lanzar una octava vez y la probabilidad de que vuelva a caer en las caras sigue siendo solo del 50%. Tales procesos estacionarios no tienen un cambio en las propiedades estadísticas con el tiempo y, por lo tanto, no se pueden predecir.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han demostrado ser increíblemente exitosos en el modelado de estructuras caóticas y, en última instancia, en hacer predicciones sobre estos sistemas.
El propósito del aprendizaje automático es generalizar. La máquina puede asimilar una cantidad excesiva de datos, encontrar leyes dentro de los datos y luego predecir cambios basados en las leyes ocultas que encuentra. La Inteligencia Artificial se ha creado en diferentes formas: Basada en reglas, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje profundo.
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En el enfoque basado en reglas , el hombre crea las reglas y la máquina las sigue para obtener un resultado, pero esto lleva mucho tiempo y no es muy preciso. El aprendizaje supervisado es un aprendizaje basado en ejemplos, y los ejemplos son representativos de todo el conjunto de datos, mientras que el aprendizaje no supervisado utiliza la agrupación para encontrar los patrones ocultos dentro de los datos. Las máquinas de aprendizaje profundo pueden modelar abstracciones de alto nivel en los datos mediante el uso de múltiples capas de procesamiento con estructuras complejas. Estas máquinas pueden determinar automáticamente qué puntos de datos considerar y luego encontrar la relación entre ellos por sí mismos, sin participación humana. Un paso más allá de esto es el “Aprendizaje ultra profundo”, que combina todos los tipos de aprendizaje y no solo puede derivar las reglas, sino también detectar cuándo cambian las reglas.
El aprendizaje automático funciona proporcionando primero un marco con herramientas matemáticas y de programación. Luego, los datos deben convertirse en datos estacionarios más o menos sin los ciclos y las tendencias, esto reduce la unicidad de cada punto de datos. El modelo puede ser paramétrico o no paramétrico. Un modelo paramétrico tiene un número fijo de parámetros, mientras que en un modelo no paramétrico, el número de parámetros aumenta con la cantidad de datos de entrenamiento. Luego, cree ejemplos para que la máquina aprenda, esto es una entrada y, en algunos métodos, una salida.
