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Un tímido acercamiento a la Inteligencia Artificial y FIN!

Salma Rguigue Maache 4c

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-Inteligencia Artificial.

Especializada en una sola tarea. Ejemplos: Asistentes virtuales como Siri o Alexa, sistemas de recomendación como los de Netflix o Amazon.Capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana.Actualmente, es más teórica y no existe en la práctica.Habilidad de interpretar y entender imágenes y videos.Ejemplos: Reconocimiento facial, diagnóstico médico por imágenes.

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en la creación de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones, la comprensión del lenguaje natural, la percepción visual, entre otras. Aquí hay algunos puntos clave sobre la inteligencia artificial

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La IA continúa evolucionando rápidamente, con avances significativos en áreas como el aprendizaje profundo (deep learning) y las redes neuronales. Se espera que la IA tenga un impacto cada vez mayor en todos los aspectos de la vida diaria y en diversos sectores industriales.

Secciones como esta te ayudarán a poner orden
introducción aquí

Un título genial

Machine Learning.

Aprendizaje Automático: Fundamentos, Algoritmos y Aplicaciones

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El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender de los datos. A través del aprendizaje automático, las máquinas pueden mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente para ello. Aquí hay una descripción detallada de los conceptos clave, tipos, algoritmos, aplicaciones y desafíos en el aprendizaje automático.

  • Modelo:
Una representación matemática de un proceso que la máquina intenta aprender a partir de los datos.Algoritmo:Un conjunto de reglas o instrucciones que la máquina sigue para construir y ajustar el modelo.Datos de Entrenamiento:Conjunto de datos utilizados para entrenar el modelo, permitiéndole aprender patrones y relaciones.

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Aprendizaje Supervisado

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El aprendizaje supervisado es una subcategoría del aprendizaje automático en la que el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados. En este tipo de aprendizaje, el algoritmo recibe un conjunto de entrada-salida y aprende a mapear las entradas a las salidas correctas. Los datos de entrada incluyen características (features) y las salidas correspondientes son las etiquetas (labels).El aprendizaje supervisado es una técnica fundamental en el campo del aprendizaje automático, utilizada ampliamente en diversas aplicaciones del mundo real. La capacidad de aprender de datos etiquetados y hacer predicciones precisas lo convierte en una herramienta poderosa para resolver problemas de clasificación y regresión. A medida que los datos disponibles y las capacidades computacionales continúan creciendo

Aprendizaje no supervisado.

A diferencia del aprendizaje supervisado, los modelos de aprendizaje automático no supervisados ​​reciben datos sin etiquetar y se les permite descubrir patrones e ideas sin ninguna guía o instrucción explícita.

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El aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático (machine learning) que se centra en descubrir patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos sin la necesidad de etiquetas o supervisión. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se entrena un modelo con datos de entrada y sus correspondientes salidas etiquetadas, en el aprendizaje no supervisado solo se proporcionan datos de entrada y el algoritmo debe encontrar relaciones y patrones por sí mismo. A diferencia del aprendizaje supervisado, los modelos de aprendizaje automático no supervisados ​​reciben datos sin etiquetar y se les permite descubrir patrones e ideas sin ninguna guía o instrucción explícita. Se utilizan para tres tareas principales: agrupamiento, asociación y reducción de dimensionalidad. A continuación, definiremos cada método de aprendizaje y destacaremos los algoritmos y enfoques comunes para llevarlos a cabo de manera efectiva.

Aprendizaje por refuerzo.

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El aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. El objetivo del agente es maximizar una recompensa acumulada a lo largo del tiempo. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde el modelo aprende de un conjunto de datos etiquetados, en el aprendizaje por refuerzo el agente aprende a través de ensayo y error.es una técnica de aprendizaje automático en la que un agente aprende a tomar decisiones óptimas a través de la interacción con su entorno. Este enfoque se basa en conceptos clave como el agente, el entorno, las acciones, los estados, las recompensas, las políticas y las funciones de valor. El agente aprende mediante un proceso de ensayo y error, buscando maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo. Esta metodología es especialmente útil en situaciones donde se requiere una toma de decisiones secuencial y adaptativa, como en juegos, control de robots y sistemas de recomendación personalizados.

  • Incluye imágenes y entretiene.
  • Representa datos con gráficos.
  • Utiliza líneas de tiempo.

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Redes neuronales.

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Las redes neuronales son un conjunto de algoritmos diseñados para reconocer patrones, inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Se componen de unidades básicas llamadas neuronas, organizadas en capas. Cada neurona recibe entradas, las procesa y transmite una salida.Las redes neuronales son una herramienta poderosa en el aprendizaje automático, capaces de aprender y generalizar patrones complejos a partir de datos. Su flexibilidad y capacidad de modelar relaciones no lineales las hacen adecuadas para una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias, impulsando avances significativos en tecnología e inteligencia artificial. las redes neuronales representan una herramienta fundamental en la era de los datos, permitiendo avances significativos en tecnología e inteligencia artificial. Su capacidad para aprender de los datos y aplicar ese conocimiento en diversas aplicaciones las convierte en una pieza clave del progreso tecnológico moderno.

Deep Learning.

Aquí puedes poner un título destacado

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El deep learning, o aprendizaje profundo, parte del machine learning para, a partir de una gran cantidad de datos y tras numerosas capas de procesamiento con algoritmos, conseguir que un ordenador termine aprendiendo por cuenta propia y realizando tareas similares a las de los seres humanosEl deep learning, o aprendizaje profundo, parte del machine learning para, a partir de una gran cantidad de datos y tras numerosas capas de procesamiento con algoritmos, conseguir que un ordenador termine aprendiendo por cuenta propia y realizando tareas similares a las de los seres humanos El deep learning, o aprendizaje profundo, parte del machine learning para, a partir de una gran cantidad de datos y tras numerosas capas de procesamiento con algoritmos, conseguir que un ordenador termine aprendiendo por cuenta propia y realizando tareas similares a las de los seres humanos

Singularidad tecnológica

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La singularidad tecnológica es un concepto futurista que se refiere a un momento hipotético en el futuro donde el progreso tecnológico se acelera de manera exponencial, llevando a cambios tan profundos y rápidos que resultan difíciles de predecir o comprender para los seres humanos actuales.La singularidad tecnológica sigue siendo un concepto especulativo y controvertido en la comunidad científica y tecnológica. Aunque su realización y timing son inciertos, la idea subyacente de un cambio disruptivo y potencialmente transformador en la sociedad impulsa investigaciones y debates continuos sobre el futuro de la tecnología y la humanidad.La 'singularidad tecnológica', el momento en el que los humanos perderemos definitivamente el control sobre la IA, llegará en menos de una década, según un experto en IA. Se están destinando más recursos que nunca en la inteligencia artificial, lo que está incrementando la velocidad de su desarrollo.

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