La Défense, Paris
+06 48 48 87 40
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático

La Inteligencia artificial (AI) es la inteligencia que demuestran las máquinas. Es diferente de la inteligencia natural la cual es la inteligencia que muestran los organismos vivos. La Inteligencia artificial utiliza agentes inteligentes que pueden percibir el entorno y tomar decisiones que maximizan la probabilidad de lograr una meta o un objetivo específico. La AI hace referencia a los sistemas que imitan las funciones cognitivas normalmente asociadas a la mente humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas.

Algunas de las tareas que actualmente se consideran que requieren un grado de AI son los automóviles autónomos, el routing inteligente en redes de distribución de contenido, los juegos estratégicos y las simulaciones militares.
A medida que la tecnología se desarrolla, muchas de las tareas que antes requerían la AI se han convertido en rutina. Muchas de estas tareas migraron de la AI al aprendizaje automático (Machine Learning).

Algunas de las tareas que actualmente se consideran que requieren un grado de AI son los automóviles autónomos

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que utiliza técnicas estadísticas para otorgar a las computadoras la capacidad para “aprender” de su entorno, esto permite que las computadoras mejoren su funcionamiento en una tarea puntual, sin que se programe específicamente para esa tarea.

Resulta especialmente útil cuando el diseño y la programación de algoritmos específicos son difíciles o inviables. Entre los ejemplos de dichas tareas en las ciencias informáticas se incluye la detección de código malicioso, la detección de intrusos en las redes, el reconocimiento de caracteres ópticos, el reconocimiento de voz por computadora y la visión por computadora.

Lee más acerca de La optimización de la flota impulsada por la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático junto con IoT puede aumentar la eficiencia de la cadena de suministro

Un objetivo de aprender es poder generalizar en función de la experiencia. Para las máquinas, esto implica la capacidad para realizar con precisión tareas nuevas y anteriormente no vistas luego de obtener experiencia con un conjunto de datos de aprendizaje. El conjunto de datos de capacitación debe provenir de datos que resulten representativos del conjunto mayor de datos. Este conjunto de datos permite que la máquina cree un modelo general de estos datos, que la ayudaría a realizar predicciones precisas.

¿Qué tanto conocías acerca de la Inteligencia Artificial?

Related Posts
Leave a Reply

Your email address will not be published.Required fields are marked *


The reCAPTCHA verification period has expired. Please reload the page.