¿Te has preguntado alguna vez cómo funciona la inteligencia artificial?

 La inteligencia artificial es una disciplina de la informática que se centra en la creación de sistemas y programas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas. Aunque la idea de la inteligencia artificial puede parecer futurista o incluso un poco intimidante, en realidad está presente en muchas de las cosas que utilizamos a diario, como el asistente virtual de nuestro teléfono móvil o el sistema de navegación de nuestro coche.

El reconocimiento de patrones es una parte esencial de la inteligencia artificial y se refiere a la capacidad de un sistema de IA para detectar patrones o tendencias en conjuntos de datos y utilizar esa información para realizar tareas específicas. Por ejemplo, un sistema de IA podría utilizar el reconocimiento de patrones para analizar grandes cantidades de datos médicos y detectar patrones que indiquen un riesgo de determinadas enfermedades.

Patrones Engine

Imagina que quieres crear un sistema de IA que sea capaz de predecir cuáles de tus videos tendrán una mayor visibilidad en YouTube. Para hacerlo, primero necesitas proporcionar al sistema un conjunto de videos etiquetados que han tenido un alto rendimiento en términos de visualizaciones y un conjunto de videos etiquetados que han tenido un rendimiento más bajo. A partir de estos videos, el sistema de aprendizaje automático creará un modelo que le permita distinguir entre los videos que han tenido un alto rendimiento y los que han tenido un rendimiento más bajo. A medida que el sistema se expone a más videos etiquetados, su rendimiento en la tarea de predecir el rendimiento de los videos en YouTube mejorará.

Posteriormente, podrías utilizar este modelo para predecir cuáles de tus nuevos videos tendrán un mayor rendimiento en YouTube y optimizar tus estrategias de publicación en consecuencia. Por ejemplo, podrías utilizar el modelo para determinar qué tipo de títulos, etiquetas y descripciones son más propensos a tener un alto rendimiento y ajustar tus videos en consecuencia.

La toma de decisiones

A partir de estos videos, el sistema de aprendizaje automático crearía un modelo que le permita distinguir entre los videos que han tenido un alto rendimiento y los que han tenido un rendimiento más bajo.

Utiliza el modelo para tomar decisiones: Una vez que tengas el modelo de toma de decisiones, podrías utilizarlo para predecir cuáles de tus nuevos videos tendrán un alto rendimiento en YouTube. Por ejemplo, podrías utilizar el modelo para determinar qué tipo de títulos, etiquetas y descripciones son más propensos a tener un alto rendimiento y ajustar tus videos en consecuencia. También podrías utilizar el modelo para determinar cuándo es el mejor momento para publicar tus videos y en qué plataformas promocionarlos.

# Importa las librerías necesarias
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Carga los datos de tus videos
videos_data = pd.read_csv('videos_data.csv')
# Selecciona las características que quieres utilizar para entrenar el modelo
X = videos_data[['views', 'like_ratio', 'avg_view_duration', 'comments']]
# Selecciona la etiqueta que quieres predecir (alto rendimiento o bajo rendimiento)
y = videos_data['label']
# Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Crea el modelo de toma de decisiones utilizando un clasificador de bosques aleatorios
model = RandomForestClassifier()
# Entrena el modelo con el conjunto de entrenamiento
model.fit(X_train, y_train)
# Evalúa el modelo con el conjunto de prueba
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Precisión del modelo: {accuracy:.2f}')
# Utiliza el modelo para predecir el rendimiento de un nuevo video
new_video_data = np.array([[10000, 0.9, 300, 50]])
prediction = model.predict(new_video_data)
print(f'Predicción para el nuevo video

La Toma de decisiones: 

Por último, necesitarás implementar el sistema de toma de decisiones en tu canal de YouTube. Esto podría incluir la integración del sistema con tu plataforma de publicación de videos y la configuración de reglas para que el sistema tome decisiones automáticamente. También podrías considerar la posibilidad de utilizar una interfaz de usuario para que puedas interactuar con el sistema y realizar cambios manualmente si lo deseas.

Para la publicación de videos: Esto podría incluir la creación de una API para que el sistema pueda comunicarse con la plataforma y realizar operaciones como publicar videos o obtener datos de rendimiento.

Configurar reglas para que el sistema tome decisiones automáticamente: Esto podría incluir establecer una regla para que el sistema publique automáticamente un video si el modelo de toma de decisiones predice que tendrá un alto rendimiento.

La resolución de problemas es otra parte importante de la inteligencia artificial y se refiere a la capacidad de un sistema de IA para encontrar soluciones a problemas complejos utilizando algoritmos y técnicas de optimización. Por ejemplo, un sistema de IA podría utilizar la resolución de problemas para encontrar la mejor manera de asignar trabajos a un conjunto de robots de manera eficiente o para determinar la mejor manera de producir un producto de manera rentable.

Aquí está el código completo:

# Importa las librerías necesarias

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Carga los datos de tus videos

videos_data = pd.read_csv('videos_data.csv')

# Selecciona las características que quieres utilizar para entrenar el modelo

X = videos_data[['views', 'like_ratio', 'avg_view_duration', 'comments']]

# Selecciona la etiqueta que quieres predecir (alto rendimiento o bajo rendimiento)

y = videos_data['label']

# Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Crea el modelo de toma de decisiones utilizando un clasificador de bosques aleatorios

model = RandomForestClassifier()

# Entrena el modelo con el conjunto de entrenamiento

model.fit(X_train, y_train)

# Evalúa el modelo con el conjunto de prueba

accuracy = model.score(X_test, y_test)

print(f'Precisión del modelo: {accuracy:.2f}')

# Utiliza el modelo para predecir el rendimiento de un nuevo video

new_video_data = np.array([[10000, 0.9, 300, 50]])

prediction = model.predict(new_video_data)

print(f'Predicción para el nuevo video: {prediction[0]}')

# Crea una función para publicar el video si el modelo predice que tendrá un alto rendimiento

def publish_video(video_data):

  if model.predict(video_data) == 'high':

    # Publica el video utilizando la API de la plataforma de publicación de videos

    api.publish_video(video_data)

  else:

    print('No se publicará el video ya que el modelo predice que tendrá un bajo rendimiento.')

# Prueba la función con el nuevo video

publish_video(new_video_data)

En un futuro cercano, es posible que cualquier persona pueda crear sistemas de inteligencia artificial sin necesidad de tener conocimientos profundos de programación. Esto se debe a que la evolución natural de la inteligencia artificial permitirá que los sistemas sean cada vez más intuitivos y fáciles de usar. La creación de interfaces de usuario sencillas y accesibles permitirá que cualquier persona pueda utilizar estas herramientas de manera eficiente y sin tener que preocuparse por el código subyacente. En lugar de tener que aprender a programar, bastará con expresar de manera clara y precisa lo que se quiere lograr y la inteligencia artificial se encargará de crear el código necesario para llevar a cabo la tarea. Esto abre un sinfín de posibilidades para todos aquellos que quieran utilizar la inteligencia artificial para mejorar sus procesos y crear soluciones innovadoras.

Usuario: Hola, quiero saber cuáles de mis videos tendrían mayor visibilidad.

IA: Hola, ¿qué tipo de información te gustaría tener en cuenta para predecir el rendimiento de tus videos? Algunas opciones podrían ser el número de reproducciones, la tasa de Me Gusta, la duración media de visualización y el número de comentarios.

Usuario: Me gustaría tener en cuenta todas esas métricas.

IA: Perfecto, vamos a utilizar el modelo de toma de decisiones que hemos entrenado con datos anteriores para predecir el rendimiento de tus videos. Según nuestros cálculos, los siguientes tres videos tienen una alta probabilidad de tener un alto rendimiento: "Top 10 lugares increíbles que debes visitar", "Cómo hacer un pastel de zanahoria fácil y delicioso" y "Los mejores consejos para el cuidado del césped".

Usuario: ¡Gracias! ¿Hay alguna acción que pueda tomar para mejorar el rendimiento de mis videos?