Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML)
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye cosas como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas. El objetivo de cualquier sistema de IA es que una máquina complete una tarea humana compleja de manera eficiente. Estas tareas pueden implicar el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones.
El Machine Learning (ML) es una rama de la IA que utiliza algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren su rendimiento en una tarea específica con experiencia, es decir, aprendizaje a partir de los datos. El objetivo del machine learning es que una máquina analice grandes volúmenes de datos. La máquina utilizará modelos estadísticos para identificar patrones en los datos y producir un resultado. El resultado tiene una probabilidad de corrección o un grado de confianza asociados.
- Modelos de Lenguaje Avanzados: Como GPT-4 y sus sucesores, que pueden entender y generar texto de manera más coherente y contextual.
- IA Generativa: Aplicaciones en la creación de imágenes, música y texto mediante redes generativas adversariales (GANs).
- IA en la Medicina: Diagnóstico asistido por IA, análisis de imágenes médicas y personalización de tratamientos.
Como parte del avance en la tecnología, se crearon 4 tipos de aprendizaje muy útiles para utilizar los diversos avenes y tener mejorías constantes. Este aprendizajes pueden ser:
- Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado incluye proporcionar al sistema ML datos etiquetados, lo que le ayuda a comprender cómo las variables únicas se conectan entre sí. Cuando se le presentan nuevos puntos de datos, el sistema aplica este conocimiento para hacer predicciones y decisiones.
- Aprendizaje no supervisado: A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado no necesita datos etiquetados y utiliza varios métodos de agrupación para detectar patrones en grandes cantidades de datos no etiquetados.
- Aprendizaje por refuerzo: El aprendizaje por refuerzo implica entrenar a un agente para actuar en un contexto específico reconsiderándolo o castigándole por sus acciones.
- Aprendizaje de transferencia: El aprendizaje de transferencia incluye el uso del conocimiento de actividades anteriores para aprender nuevas habilidades de manera eficiente.
