![\"\"](\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/ai-300x200.jpg\")
28\/08\/23. Ya no es noticia que la Inteligencia Artificial<\/strong> est\u00e1 teniendo un fuerte impacto en todos los sectores, incluyendo el sector porcino<\/strong>. Durante las pr\u00f3ximas semanas, y a trav\u00e9s de una serie de art\u00edculos, iremos explicando de lo m\u00e1s sencillo a lo m\u00e1s complicado, para que cualquier persona que trabaje en el sector porcino pueda hacerse una idea de c\u00f3mo funciona la Inteligencia Artificial, c\u00f3mo le puede ayudar en su d\u00eda a d\u00eda, y c\u00f3mo puede contribuir a que su empresa aproveche todo el potencial de la Inteligencia Artificial. No lo haremos desde un punto de vista te\u00f3rico, sino desde un punto de vista pr\u00e1ctico, poniendo peque\u00f1os ejemplos que todo el mundo pueda entender. Nosotros trabajamos todos los d\u00edas con Inteligencia Artificial, cosa que nos apasiona. A veces es un poco dif\u00edcil expresar lo que hacemos con palabras sencillas, pero vamos a intentarlo. Si uno se lee la definici\u00f3n que la Wikipedia hace de la Inteligencia Artificial<\/a>… pues igual se queda un poco igual! Es tan amplia y heterog\u00e9nea que es dif\u00edcil saber qu\u00e9 exactamente. Aqu\u00ed iremos poco a poco, y si te quedas hasta el final seguro que acabas llev\u00e1ndote una idea clara.<\/p>\nLo primero, datos<\/strong><\/h2>\n![\"\"](\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/big-data-300x167.jpg\")
Hay muchos caminos para mejorar nuestras explotaciones porcinas<\/strong>, pero los mejores suelen estar basados en datos. Aunque el manejo de seres vivos es un arte, la mejor manera de validar nuestras intuiciones es recopilando datos. A veces, estos datos pueden estar anotados en una simple hoja en la entrada de una nave. Otras veces, recogerse a trav\u00e9s de una excel o aplicaci\u00f3n. En aplicaciones m\u00e1s avanzadas, que se dan cada vez m\u00e1s frecuentemente, los datos se generan solos y en tiempo real. Estamos hablando de dispositivos IoT (Internet de las cosas)<\/a>. Es decir, de dispositivos electr\u00f3nicos que act\u00faan c\u00f3mo sensores y transmiten su informaci\u00f3n hacia internet, donde podemos consultarla y sacarle partido. Un tema importante, que trataremos en su momento, es c\u00f3mo realizar un despliegue resiliente y sobre todo, seguro, de una flota de dispositivos IoT. Es decir, cuando hacemos peque\u00f1as pruebas con un sensor, igual la seguridad no es una prioridad, pero cuando una gran integradora porcina<\/strong> se plantea un despliegue masivo de sens\u00f3rica<\/strong>, debe tener en cuenta muchas cuestiones empezando por la seguridad. Pero bueno, no nos adelantemos, trataremos el tema de la seguridad en su momento.<\/p>\nPrimeros an\u00e1lisis, excel y grupo control<\/strong><\/h2>\n![\"\"](\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/excel-analysis-300x169.jpg\")
Con un peque\u00f1o conocimiento de estad\u00edstica y un buen manejo de excel se pueden hacer unos primeros an\u00e1lisis… que muchas veces ya son mucho, si es la primera vez que se dispone de datos. Por ejemplo, en excel podemos ver en gr\u00e1fico din\u00e1mico la evoluci\u00f3n del \u00edndice de conversi\u00f3n<\/strong> y ganancia media diaria<\/strong> para una nueva f\u00f3rmula de pienso porcina<\/strong> y su grupo control<\/strong> (un grupo de animales no tratados con la nueva f\u00f3rmula). Con ello podemos saber si la f\u00f3rmula, en las circunstancias en las que ha sido probada, nos es de utilidad. Excel tiene sus perlas ocultas, como su plugin de an\u00e1lisis de datos<\/strong>, o recientemente la posibilidad de ejecutar c\u00f3digo python<\/a>! Con ello, la propia excel nos puede calcular una estad\u00edstica descriptiva b\u00e1sica o un p-value<\/strong> (una medida estad\u00edstica bastante usada para decidir si un experimento ha salido como esper\u00e1bamos o los resultados son puro azar).<\/p>\nSin embargo, hemos de tener cuidado. Los cient\u00edficos de datos<\/strong>, las personas que se dedican de manera profesional a analizar datos, para cada tipo de an\u00e1lisis hacen antes una serie de validaciones que son necesarias para garantizar que el an\u00e1lisis est\u00e1 bien hecho. Si esas validaciones no se cumplen, el an\u00e1lisis no se puede aplicar. Son validaciones t\u00edpicas la independencia, normalidad, homogeneidad, variables de confusi\u00f3n, dise\u00f1o experimental, tama\u00f1o muestral, control de variables externas, y tendencias temporales. Para cada una de estas cuestiones, los cient\u00edficos de datos hacen un an\u00e1lisis matem\u00e1tico<\/strong> sobre los datos, que les garantiza que vamos a obtener las respuestas que queremos obtener… y lamentablemente en muchos experimentos estas condiciones no se cumplen y los resultados pueden estar dici\u00e9ndonos justo lo contrario que lo que entendemos!<\/p>\nLi\u00e1ndola parda<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/no-way-300x264.png\")
Ve\u00e1moslo con nuestro ejemplo. Imaginemos que en nuestro experimento sobre formulaciones se analizan los datos y se obtiene un p-value < 0.001. Esto significa que el experimento ha ido muy bien, realmente bien, tenemos una nueva f\u00f3rmula que a partir de ahora aplicaremos a miles de animales y nos har\u00e1 ganar mucho dinero! Sin embargo, tras analizar las condiciones del experimento, resulta que durante el per\u00edodo del mismo hubo fluctuaciones significativas en las condiciones ambientales, como la temperatura y la humedad. Estas condiciones ambientales pueden influir en el aumento de peso de los cerdos de manera independiente de la dieta que est\u00e1n recibiendo.<\/p>\n
Al no considerar estas condiciones ambientales como posibles factores de confusi\u00f3n, los investigadores pasaron por alto una variable importante que podr\u00eda estar afectando los resultados. En otras palabras, no verificaron si se cumpl\u00edan las condiciones para realizar una prueba t v\u00e1lida<\/strong>, que incluyen la suposici\u00f3n de que los datos sean independientes y se distribuyan normalmente<\/strong>.\u00a0En este escenario, aunque el p-value fue muy peque\u00f1o y llev\u00f3 a rechazar la hip\u00f3tesis nula<\/strong>, las conclusiones son incorrectas. El resultado podr\u00eda ser debido en parte o completamente a las variaciones en las condiciones ambientales en lugar de a la dieta en s\u00ed. Si los investigadores hubieran realizado un an\u00e1lisis m\u00e1s completo, considerando las condiciones ambientales como variables de control o realizando pruebas de normalidad en los datos<\/strong>, podr\u00edan haber llegado a conclusiones m\u00e1s precisas y ajustadas a la realidad.<\/p>\nConclusiones<\/h2>\n
Este ejemplo destaca la importancia de no solo realizar an\u00e1lisis estad\u00edsticos, sino tambi\u00e9n de verificar y cumplir con las condiciones previas necesarias para que los resultados sean confiables y las conclusiones sean v\u00e1lidas. Otra manera de decirlo es que quiz\u00e1s para an\u00e1lisis importantes es bueno apoyarse en expertos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos<\/strong> que nos aseguren que estamos interpretando los datos correctamente. Tambi\u00e9n nos introduce a un problema importante, que al fin y al cabo es a d\u00f3nde queremos llegar con esta serie de art\u00edculos… \u00bfC\u00f3mo podemos analizar a la vez una gran cantidad de variables que influyen en los datos que queremos analizar? Esto nos llevar\u00e1, aunque a\u00fan nos falta algo de camino por recorrer, a la Inteligencia Artificial<\/strong>, el Deep learning<\/strong> y los modelos predictivos<\/strong>.<\/p>\n <\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Este art\u00edculo es el primero de una serie de art\u00edculos publicados por la startup IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el siguiente art\u00edculo, iremos un poco m\u00e1s all\u00e1 de nuestra hoja Excel y pasaremos a analizar el uso de herramientas de inteligencia empresarial<\/a> y de ciencia de datos<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n <\/p>\n
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Libro blanco de la Inteligencia Artificial en el Sector porcino. Introducci\u00f3n (Parte 1) - IA SAPIENS<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/libro-blanco-inteligencia-artificial-sector-porcino\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Libro blanco de la Inteligencia Artificial en el Sector porcino. Introducci\u00f3n (Parte 1) - IA SAPIENS\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\" 28\/08\/23. Ya no es noticia que la Inteligencia Artificial est\u00e1 teniendo un fuerte impacto en todos los sectores, incluyendo el sector porcino. 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Ve\u00e1moslo con nuestro ejemplo. Imaginemos que en nuestro experimento sobre formulaciones se analizan los datos y se obtiene un p-value < 0.001. Esto significa que el experimento ha ido muy bien, realmente bien, tenemos una nueva f\u00f3rmula que a partir de ahora aplicaremos a miles de animales y nos har\u00e1 ganar mucho dinero! Sin embargo, tras analizar las condiciones del experimento, resulta que durante el per\u00edodo del mismo hubo fluctuaciones significativas en las condiciones ambientales, como la temperatura y la humedad. Estas condiciones ambientales pueden influir en el aumento de peso de los cerdos de manera independiente de la dieta que est\u00e1n recibiendo.<\/p>\n
Al no considerar estas condiciones ambientales como posibles factores de confusi\u00f3n, los investigadores pasaron por alto una variable importante que podr\u00eda estar afectando los resultados. En otras palabras, no verificaron si se cumpl\u00edan las condiciones para realizar una prueba t v\u00e1lida<\/strong>, que incluyen la suposici\u00f3n de que los datos sean independientes y se distribuyan normalmente<\/strong>.\u00a0En este escenario, aunque el p-value fue muy peque\u00f1o y llev\u00f3 a rechazar la hip\u00f3tesis nula<\/strong>, las conclusiones son incorrectas. El resultado podr\u00eda ser debido en parte o completamente a las variaciones en las condiciones ambientales en lugar de a la dieta en s\u00ed. Si los investigadores hubieran realizado un an\u00e1lisis m\u00e1s completo, considerando las condiciones ambientales como variables de control o realizando pruebas de normalidad en los datos<\/strong>, podr\u00edan haber llegado a conclusiones m\u00e1s precisas y ajustadas a la realidad.<\/p>\nConclusiones<\/h2>\n
Este ejemplo destaca la importancia de no solo realizar an\u00e1lisis estad\u00edsticos, sino tambi\u00e9n de verificar y cumplir con las condiciones previas necesarias para que los resultados sean confiables y las conclusiones sean v\u00e1lidas. Otra manera de decirlo es que quiz\u00e1s para an\u00e1lisis importantes es bueno apoyarse en expertos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos<\/strong> que nos aseguren que estamos interpretando los datos correctamente. Tambi\u00e9n nos introduce a un problema importante, que al fin y al cabo es a d\u00f3nde queremos llegar con esta serie de art\u00edculos… \u00bfC\u00f3mo podemos analizar a la vez una gran cantidad de variables que influyen en los datos que queremos analizar? Esto nos llevar\u00e1, aunque a\u00fan nos falta algo de camino por recorrer, a la Inteligencia Artificial<\/strong>, el Deep learning<\/strong> y los modelos predictivos<\/strong>.<\/p>\n <\/p>\n
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Este art\u00edculo es el primero de una serie de art\u00edculos publicados por la startup IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el siguiente art\u00edculo, iremos un poco m\u00e1s all\u00e1 de nuestra hoja Excel y pasaremos a analizar el uso de herramientas de inteligencia empresarial<\/a> y de ciencia de datos<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n <\/p>\n
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Con un peque\u00f1o conocimiento de estad\u00edstica y un buen manejo de excel se pueden hacer unos primeros an\u00e1lisis… que muchas veces ya son mucho, si es la primera vez que se dispone de datos. Por ejemplo, en excel podemos ver en gr\u00e1fico din\u00e1mico la evoluci\u00f3n del \u00edndice de conversi\u00f3n<\/strong> y ganancia media diaria<\/strong> para una nueva f\u00f3rmula de pienso porcina<\/strong> y su grupo control<\/strong> (un grupo de animales no tratados con la nueva f\u00f3rmula). Con ello podemos saber si la f\u00f3rmula, en las circunstancias en las que ha sido probada, nos es de utilidad. Excel tiene sus perlas ocultas, como su plugin de an\u00e1lisis de datos<\/strong>, o recientemente la posibilidad de ejecutar c\u00f3digo python<\/a>! Con ello, la propia excel nos puede calcular una estad\u00edstica descriptiva b\u00e1sica o un p-value<\/strong> (una medida estad\u00edstica bastante usada para decidir si un experimento ha salido como esper\u00e1bamos o los resultados son puro azar).<\/p>\nSin embargo, hemos de tener cuidado. Los cient\u00edficos de datos<\/strong>, las personas que se dedican de manera profesional a analizar datos, para cada tipo de an\u00e1lisis hacen antes una serie de validaciones que son necesarias para garantizar que el an\u00e1lisis est\u00e1 bien hecho. Si esas validaciones no se cumplen, el an\u00e1lisis no se puede aplicar. Son validaciones t\u00edpicas la independencia, normalidad, homogeneidad, variables de confusi\u00f3n, dise\u00f1o experimental, tama\u00f1o muestral, control de variables externas, y tendencias temporales. Para cada una de estas cuestiones, los cient\u00edficos de datos hacen un an\u00e1lisis matem\u00e1tico<\/strong> sobre los datos, que les garantiza que vamos a obtener las respuestas que queremos obtener… y lamentablemente en muchos experimentos estas condiciones no se cumplen y los resultados pueden estar dici\u00e9ndonos justo lo contrario que lo que entendemos!<\/p>\n Al no considerar estas condiciones ambientales como posibles factores de confusi\u00f3n, los investigadores pasaron por alto una variable importante que podr\u00eda estar afectando los resultados. En otras palabras, no verificaron si se cumpl\u00edan las condiciones para realizar una prueba t v\u00e1lida<\/strong>, que incluyen la suposici\u00f3n de que los datos sean independientes y se distribuyan normalmente<\/strong>.\u00a0En este escenario, aunque el p-value fue muy peque\u00f1o y llev\u00f3 a rechazar la hip\u00f3tesis nula<\/strong>, las conclusiones son incorrectas. El resultado podr\u00eda ser debido en parte o completamente a las variaciones en las condiciones ambientales en lugar de a la dieta en s\u00ed. Si los investigadores hubieran realizado un an\u00e1lisis m\u00e1s completo, considerando las condiciones ambientales como variables de control o realizando pruebas de normalidad en los datos<\/strong>, podr\u00edan haber llegado a conclusiones m\u00e1s precisas y ajustadas a la realidad.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Este art\u00edculo es el primero de una serie de art\u00edculos publicados por la startup IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el siguiente art\u00edculo, iremos un poco m\u00e1s all\u00e1 de nuestra hoja Excel y pasaremos a analizar el uso de herramientas de inteligencia empresarial<\/a> y de ciencia de datos<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 28\/08\/23. Ya no es noticia que la Inteligencia Artificial est\u00e1 teniendo un fuerte impacto en todos los sectores, incluyendo el sector porcino. Durante las pr\u00f3ximas semanas, y a trav\u00e9s de una serie de art\u00edculos, iremos explicando de lo m\u00e1s sencillo a lo m\u00e1s complicado, para que cualquier persona que trabaje en el sector porcino […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":103,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[27],"tags":[127,236,238,239],"yoast_head":"\nLi\u00e1ndola parda<\/h2>\n
Ve\u00e1moslo con nuestro ejemplo. Imaginemos que en nuestro experimento sobre formulaciones se analizan los datos y se obtiene un p-value < 0.001. Esto significa que el experimento ha ido muy bien, realmente bien, tenemos una nueva f\u00f3rmula que a partir de ahora aplicaremos a miles de animales y nos har\u00e1 ganar mucho dinero! Sin embargo, tras analizar las condiciones del experimento, resulta que durante el per\u00edodo del mismo hubo fluctuaciones significativas en las condiciones ambientales, como la temperatura y la humedad. Estas condiciones ambientales pueden influir en el aumento de peso de los cerdos de manera independiente de la dieta que est\u00e1n recibiendo.<\/p>\nConclusiones<\/h2>\n
Este ejemplo destaca la importancia de no solo realizar an\u00e1lisis estad\u00edsticos, sino tambi\u00e9n de verificar y cumplir con las condiciones previas necesarias para que los resultados sean confiables y las conclusiones sean v\u00e1lidas. Otra manera de decirlo es que quiz\u00e1s para an\u00e1lisis importantes es bueno apoyarse en expertos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos<\/strong> que nos aseguren que estamos interpretando los datos correctamente. Tambi\u00e9n nos introduce a un problema importante, que al fin y al cabo es a d\u00f3nde queremos llegar con esta serie de art\u00edculos… \u00bfC\u00f3mo podemos analizar a la vez una gran cantidad de variables que influyen en los datos que queremos analizar? Esto nos llevar\u00e1, aunque a\u00fan nos falta algo de camino por recorrer, a la Inteligencia Artificial<\/strong>, el Deep learning<\/strong> y los modelos predictivos<\/strong>.<\/p>\n<\/p>\n