En los últimos meses, probablemente hayas visto mucho sobre IA o Inteligencia Artificial. Si bien las imágenes del Papa jugando al baloncesto son entretenidas, aún queda mucho por aprender.
Normalmente, la IA va de la mano con villanos malvados en las películas y la literatura de ciencia ficción. Si bien Terminator y Yo, Robot crearon villanos convincentes, la realidad no es tan emocionante. Al fin y al cabo, la IA está hecha de algoritmos, y los algoritmos son simplemente seguir.
Entonces, ¿qué es realmente la IA?
La inteligencia artificial (IA) es un lista de números de teléfono de américa término general que describe un programa capaz de realizar alguna función cognitiva (por ejemplo, percibir, razonar, aprender, resolver problemas e interactuar con el entorno). Sin embargo, no tiene una definición técnica oficial.
Sin embargo, existen un par de categorías (tipos) de IA definidas según sus capacidades. Piénselo como si fueran muñecas rusas. Todas las máquinas de aprendizaje profundo son inteligencia artificial, pero no todas son capaces de aprender profundamente.
Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático se compone de algoritmos entrenados con datos. Estos algoritmos aprenden los patrones de los datos que se les presentan y realizan predicciones y recomendaciones. Esto se logra procesando datos de la experiencia adquirida durante el entrenamiento. En última instancia, se toman mejores decisiones actualizaciones de publicidad en facebook e instagram con el tiempo a medida que se adquiere más experiencia (con nuevos datos e interactuando con ellos).
Esto contrasta con las máquinas tradicionales (no IA) que dependen de recibir instrucciones de programación explícitas.
Puede resultar sorprendente saber que el aprendizaje automático no es nada nuevo. El primer registro de aprendizaje automático data de 1943. En 1952, Arthur Samuel escribió el primer programa de aprendizaje automático. Fue diseñado para jugar a las damas.
En 1997, las cosas habían avanzado aún más. Deep Blue, de IBM, sorprendió al mundo al vencer al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
El aprendizaje automático se define como un algoritmo que se adapta a nuevos datos y experiencias para mejorar su eficiencia con el tiempo. Ya interactuarás con programas de aprendizaje automático a diario.
Por ejemplo, Google Maps utiliza los datos de ubicación de tu teléfono para inspeccionar el tráfico cambiante. La aplicación también puede organizar el tráfico, los accidentes y las obras que los usuarios reportan. Al evaluar los datos relevantes, Google Maps puede reducir el tiempo de desplazamiento y recomendar alternativas.
En Livewire Marketing, utilizamos el aprendizaje automático como parte de nuestra estrategia de SEO para nuestros clientes. Utilizamos el aprendizaje automático a diario para identificar oportunidades y carencias en el mercado. Esto puede incluir temas de contenido relevantes o detectar brechas competitivas. Utilizamos la inteligencia artificial para estar en el mismo lugar que nuestros clientes potenciales.
Aprendizaje profundo (DL)
Al igual que el aprendizaje automático, los programas de aprendizaje profundo van más allá. Pueden procesar una gama más amplia de datos, como imágenes, texto y música. Este tipo de IA ha ganado popularidad (o notoriedad) en los últimos meses. Los algoritmos de aprendizaje profundo suelen requerir menos intervención humana y pueden producir resultados creíbles. La palabra clave aquí es creíble.
Existen tres tipos de aprendizaje automático (AA): redes neuronales de propagación hacia adelante, redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). Todas utilizan redes neuronales artificiales para recopilar y procesar datos.
Esto se logra mediante múltiples Directorio de empresas de Benín iteraciones que aprenden las características complejas de los datos. A partir de ahí, la red neuronal determina y aprende si su definición y comprensión son correctas. Luego, utiliza lo aprendido para tomar decisiones sobre los nuevos datos.
