Inteligencia Artificial (IA)
La inteligencia artificial se refiere a la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Esto incluye aprender, razonar, resolver problemas, percibir y entender el lenguaje natural. La IA se puede dividir en dos categorías principales:
IA débil (narrow AI): Sistemas diseñados y entrenados para realizar tareas específicas. Por ejemplo, asistentes virtuales como Siri y Alexa, o sistemas de recomendación en plataformas de streaming.
IA fuerte (general AI): Una forma de IA que tiene la capacidad de entender y razonar en un nivel humano. Esta forma de IA aún es teórica y no se ha logrado completamente.
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
El aprendizaje automático es una subdisciplina de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de datos. En lugar de ser programadas explícitamente para realizar una tarea, las máquinas utilizan datos para mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo. Hay tres tipos principales de aprendizaje automático:
Aprendizaje supervisado: Los algoritmos son entrenados con un conjunto de datos etiquetados, donde el modelo aprende a predecir resultados a partir de ejemplos. Por ejemplo, clasificar correos electrónicos como spam o no spam.
Aprendizaje no supervisado: Los algoritmos analizan datos no etiquetados y encuentran patrones o estructuras subyacentes. Un ejemplo es el análisis de clústeres, donde se agrupan datos similares.
Aprendizaje por refuerzo: Los modelos aprenden a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones en función de sus acciones. Se utiliza en aplicaciones como robótica y videojuegos.
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