Algoritmo

1. ¿Qué es un algoritmo?

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones o reglas bien definidas y ordenadas que describe, paso a paso, cómo llevar a cabo una tarea o resolver un problema particular. En la informática y las ciencias de la computación, son fundamentales para el desarrollo de software y la resolución eficiente de problemas. Estos siempre constan de una formula matemática que hace de fundamento lógico por el que el algoritmo realiza las acciones para la que fue diseñado, habitualmente búsqueda de rutas en grafos, aprender de datos, aplicar ecuaciones de agrupación, promedio, regresión, etc.

2. ¿Para qué sirve un algoritmo?

Los algoritmos son herramientas fundamentales en la informática y la resolución de problemas, desempeñando un papel crucial en diversos aspectos de la vida digital. Su utilidad radica en su capacidad para proporcionar soluciones eficientes y estructuradas a una amplia gama de problemas, desde la búsqueda y clasificación de datos hasta la optimización de procesos complejos. Estos permiten automatizar tareas, realizar cálculos precisos y tomar decisiones lógicas en tiempo real. En la programación, guían la creación de software, determinando cómo las aplicaciones funcionan y responden a diversas situaciones. Además, en campos como la inteligencia artificial, se utilizan para extraer patrones y conocimientos a partir de datos, impulsando avances significativos en campos como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y la toma de decisiones autónoma. Es por eso que son la base de la computación, proporcionando la capacidad de resolver problemas de manera sistemática y eficiente en la era digital.

Los algoritmos se diferencian de los modelos en la salida del resultado final, ya que el modelo en esencia es un algoritmo, pero se considera modelo cuando el resultado final del aprendizaje o cálculo de los datos es almacenado para su posterior uso, sea en formato binario o como respuesta de solicitud HTTP en una API REST, por ejemplo, un random forest es un algoritmo de tipo embebido, pero este mismo entrenándolo con datos de hongos tóxicos para clasificar si un hongo puede o no ser tóxico y además dichos datos de entrenamiento y prueba están cargados en una API REST para probarlo con nuevos datos de hongos, eso hace que el random forest sea un modelo de machine learning puesto en producción.

3. Ejemplos de algoritmos.

• Arboles de decisión.
• Random Forest.
• Voronoi.
• A*.
• CNN.
• RNN.
• Kruskal.