Definitivamente es posible usar “AI” (Machine Learning suena más apropiado aquí) para eso.
(No mencionaré la obvia solución no AI para usar la función “+” incorporada de Python)
Aquí hay un código simple que hace el trabajo usando el paquete SciKit Learn y el módulo de regresión lineal:
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# Importar el módulo de regresión lineal desde sklearn
de sklearn.linear_model import LinearRegression
importar numpy como np
# Necesita un conjunto de datos de entrenamiento, el modelo aprenderá cómo agregar números a partir de estos datos
# Solo necesitamos 3 ejemplos de entrenamiento:
# 2 + 3 = 5 # 1 + 5 = 6 # 6 + 5 = 11
X = [[2,3], [1,5], [5,6]]
Y = [5,6,11]
# Ajustar el modelo de regresión lineal con los datos de entrenamiento.
modelo = regresión lineal ()
model.fit (X, Y)
# ¡Hecho! Ahora podemos usar predecir para sumar dos números
# Suma 6 y 6
print “6 + 6 =% d”% model.predict ([6,6])
# Suma 25 y 50
print “25 + 50 =% d”% model.predict ([25,50])
# Use esto para deshacerse de las advertencias en la ejecución
#print “6 + 6 =% d”% model.predict (np.array ([6,6]). rehacer (1, -1))
#print “25 + 50 =% d”% model.predict (np.array ([25,50]). rehape (1, -1))
Hecho ! ¡El modelo aprendió a sumar dos números con solo mirar algunos ejemplos de sumas!
(Eso es lo que hace el aprendizaje automático, aprender de los datos)
¿Como funciona?
En una regresión lineal con dos características x1 y x2 (los números que queremos sumar), busca el coeficiente a, byc de modo que:
[matemáticas] y = a * x1 + b * x2 + c [/ matemáticas]
y aquí debería ser el resultado de la suma.
Obviamente, para una simple suma, los coeficientes que estamos buscando son:
a = 1, b = 1 yc = 0
entonces obtenemos [matemáticas] y = x1 + x2 [/ matemáticas]
Pero aquí queremos que la IA lo descubra por sí mismo, así que solo lo alimentamos con algunos ejemplos (2 + 3 = 5, 1 + 5 = 6, 6 + 5 = 11). Hay 3 coeficientes, por lo que 3 ejemplos son suficientes, sin embargo, siéntase libre de usar más.
La función de ajuste hará que el modelo descubra el coeficiente de los datos de entrenamiento, puede verificar que encontró los coeficientes correctos usando:
imprimir “Coeficientes a =% d” model.coef_ [0]
imprimir “Coeficientes b =% d” model.coef_ [1]
imprima el modelo “Coeficientes c =% d” .intercept_
(Para el coeficiente “c” obtengo un valor muy pequeño en lugar de 0 debido a un error de precisión numérico).
Finalmente, con la función de predicción, solo le da al modelo dos números (x1 y x2) y el modelo calcula la suma.
Este es claramente un ejemplo muy simple e inútil, pero si entendió lo que sucedió aquí, entonces comprende lo básico del aprendizaje automático (el aprendizaje automático se usa mucho en IA)
¡Espero que ayude!
Hugo
