La inteligencia artificial


1.-¿QUE ES?
La Inteligencia artificial es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos”.
Resultado de imagen de inteligencia artificialNormalmente, un sistema de IA es capaz de analizar datos en grandes cantidades (big data), identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, formular predicciones de forma automática, con rapidez y precisión. Para nosotros, lo importante es que la IA permite que nuestras experiencias cotidianas sean más inteligentes. ¿Cómo? Al integrar análisis predictivos (hablaremos sobre esto más adelante) y otras técnicas de IA en aplicaciones que utilizamos diariamente.
  • Siri funciona como un asistente personal, ya que utiliza procesamiento de lenguaje natural
  • Facebook y Google Fotos sugieren el etiquetado y agrupamiento de fotos con base en el reconocimiento de imagen
  • Amazon ofrece recomendaciones de productos basadas en modelos de canasta de compra
  • Waze brinda información optimizada de tráfico y navegación en tiempo real

2.-PRINCIPALES TECNICAS


Aprendizaje automático

Generalmente, el concepto de Aprendizaje automático se confunde con el de “IA débil”. Es en este campo en donde los avances más importantes de la IA se están llevando a cabo. En términos prácticos, “el Aprendizaje automático es la ciencia que se encarga de hacer que las computadoras realicen acciones sin necesidad de programación explícita”. La idea principal aquí es que se les puede proporcionar datos a los algoritmos de Aprendizaje automático y luego usarlos para saber cómo hacer predicciones o guiar decisiones.
Algunos ejemplos de algoritmos de Aprendizaje automático incluyen los siguientes: diagramas de decisiones, algoritmos de agrupamiento, algoritmos genéticos, redes Bayesianas y Aprendizaje profundo.  

Aprendizaje profundo                                                                                      

¿Recuerda cuando Google anunció un algoritmo que encontraba videos de gatos en Youtube? Pues bien, esto es Aprendizaje profundo, una técnica de Aprendizaje automático que utiliza redes neuronales (el concepto de que las neuronas se pueden simular mediante unidades computacionales) para realizar tareas de clasificación (piense en clasificar una imagen de un gato, de un perro o personas, por ejemplo).  
Algunos ejemplos de aplicaciones prácticas del Aprendizaje profundo son las siguientes: identificación de vehículos, peatones y placas de matrícula de vehículos autónomos, reconocimiento de imagen, traducción y procesamiento de lenguaje natural.  



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