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La Inteligencia Artificial.

julio 2, 2020
Inteligencia artificial.

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La inteligencia artificial sin duda alguna se ha convertido en un fundamento esencial en el que se encuentra pasando la sociedad por el ámbito digital. Por lo tanto, se planea utilizar los últimos avances destacados. 

¿Qué es la AI?

La inteligencia artificial, conocida también por las siglas “AI”, es una serie de disciplina científica. El cual, se encarga crear programas informáticos que llevan a cabo operaciones semejantes a las que hace la mente humana, ya sea como el razonamiento lógico o el aprendizaje.

Es usada por todas las personas durante todo el día. Google es el cerebro artificial que más relacionan.

Algunos ejemplos y casos.

  • Cuando se hace uso de Siri App.
  • Cuando haces Scroll en Instagram. El orden en el que te salen las personas esta fijado por logaritmos de AI.
  • Algunos dispositivos del hogar como la domótica o termostatos inteligentes.
  • Los filtros de Spam. Tanto Microsoft como Google emplean logaritmos que detectan fraude.
  • Los videojuegos es el ejemplo más común de AI.
  • Asistentes virtuales. Se adaptan a lo que queremos y pedimos las personas y además reconoce la voz.
La inteligencia artificial.

Algoritmos de la inteligencia artificial.

También conocidos como algoritmos de Machine Learning. Estos hacen parte de la disciplina que ayuda a las máquinas a que aprendan por si solas.

Existen principalmente tres grupos de algoritmos.

1. Aprendizaje por refuerzo (RL, Reinforcement Learning).

Este reside en la participación entre la “prueba y error” que pueda tener en determinado tiempo una máquina ante circunstancias, entorno o condiciones que tiene como objetivo la recompensa. Así podria tener conclusiones, resultados y demás siendo justificada por la misma máquina.

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Los algoritmos más usados en aprendizaje por refuerzo son:

  • Programación dinámica (dynamic programming).
  • SARSA (State–action–reward–state–action).
  • Q-Learning.

2. Aprendizaje supervisado (Supervised machine learning).

Consiste en unos modelos predictivos en que participan datos de entrenamientos para conseguir los resultados más óptimos y adecuados.

Entre los principales algoritmos de aprendizaje supervisado se encuentran:

  • Árboles de decisión.
  • Regresión ordinaria por mínimos cuadrados.
  • Regresión logística.
  • Clasificaciones Naïve Bayes.
  • Support Vector Machines (SVM).

3. Aprendizaje no supervisado (Unsupervised machine learning).

Estos son muy parecidos a los algoritmo de aprendizaje supervisado. Sin embargo, éstos solamente ajustan el modelo en funcionamiento de datos pertenecientes de entrada. Es decir, que este logaritmo lo que hace es un auto-entrenamiento sin externas indicaciones.

Los logaritmos esenciales de aprendizaje no supervisado se basan en:

  • Algoritmos de agrupamiento (clustering).
  • Singular Value Decompotition (SVD).
  • Análisis de componentes principales (PCA).
  • Análisis de componentes independientes (ICA).

Deja tu comentario en el recuadro👇👇 opina acerca de que piensas del tema hablado anteriormente.🔥 👉”Inteligencia Artifical“.

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