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Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning De acuerdo con Forbes "Si hay algo en lo que las compañías más valiosas del mundo están de acuerdo, es que su éxito futuro depende de la inteligencia artificial".

¿Qué es la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático? En un nivel alto, la inteligencia artificial es un subcampo de la ciencia de la computación que permite a las computadoras hacer cosas que normalmente hacen las personas. Machine Learning (El aprendizaje automático) es uno de los habilitadores detrás de la inteligencia artificial. ML brinda a las máquinas la capacidad de aprender por sí mismas y mejorar su propio desempeño, por lo tanto, actuar de manera inteligente.

Inteligencia Artificial. La inteligencia artificial es la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas. Existen dos facetas de la inteligencia artificial, la general y la especializada (también conocida como Narrow). 1. La inteligencia artificial general es la teoría y el desarrollo de la inteligencia comparable a la del ser humano (y quizás en última instancia, mucho más allá de la inteligencia general del ser humano). Sin embargo, la tecnología para la inteligencia artificial general simplemente no existe todavía.

2. La Inteligencia Artificial Especializada (Narrow) es donde estamos ahora. Estos son sistemas o máquinas que solo realizan tareas específicas, pero lo hacen mejor o más rápido que un humano. Algunas de las aplicaciones son:  Coches auto conducidos. • Traductor de google • SIRI / asistentes personales inteligentes • Reconocimiento facial • Análisis de los datos • Armas automáticas. • Juegos • Generación de noticias. • Detección de fraude • Oncología, tratamiento y diagnóstico. Una gran cantidad de Inteligencia artificial especializada (narrow) se logra a través del uso del aprendizaje automático (Machine Learning).

Machine Learning (Aprendizaje Automatizado) En el pasado, la única forma de hacer que una computadora hiciera algo en absoluto era preprogramarla con reglas y comandos específicos. ML convierte esa metodología en su cabeza. ML es la capacidad de las máquinas para aprender por sí mismas y mejorar su propio rendimiento. No se basan en la programación basada en reglas, sino en algoritmos que identifican patrones en los datos y luego predicen patrones similares en los nuevos datos. Es importante destacar que el software puede mejorar continuamente la calidad de las predicciones que realizan a medida que pasa el tiempo. Eso suena impresionante, pero ¿qué significa y por qué se desarrolló? La computadora más simple puede ejecutar anillos alrededor de la persona más brillante cuando se trata de algo así como una ecuación matemática complicada. Mientras que, en el pasado, las computadoras más poderosas han luchado con cosas que las personas consideran triviales, como reconocer rostros, comprender el habla e identificar objetos en las imágenes. Para que los humanos hagan cosas que encuentran difíciles, como resolver ecuaciones complejas, pueden escribir un conjunto de reglas explícitas. Convertir esas reglas en un programa es bastante simple. Sin embargo, para las cosas que los humanos encuentran fáciles, no hay una necesidad similar de reglas explícitas, ya que es algo que hemos aprendido con el tiempo, y tratar de crear reglas (y en última instancia, programas) puede ser extremadamente difícil. Imagina que intentas escribir reglas para identificar un perro de una foto con gatos, tigres, leones, leopardos, lobos, dingos, etc. ¿Por dónde empezarías? Machine Learning (aprendizaje automático) se puede ver como una manera de hacer que las computadoras “sepan cosas cuando las ven” al producir por sí mismas las reglas que sus programadores no pueden especificar. Las máquinas hacen esto con un análisis estadístico de gran cantidad de datos.

Algunos usos de ML:  • • • • • • • • •

Filtrado de spam Detección de fraude en tarjetas de crédito. Reconocimiento de dígitos en cheques, códigos postales. Detección de rostros en imágenes. Análisis de imágenes de resonancia magnética sistema de recomendaciones Los motores de búsqueda Reconocimiento de escritura a mano clasificación de la escena etc ...

Otra definición de Machine Learning El aprendizaje automático (Machine Learning) es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender directamente de ejemplos, datos y experiencias. Al permitir que las computadoras realicen tareas específicas de manera inteligente, los sistemas de aprendizaje automático pueden llevar a cabo procesos complejos al aprender de los datos, en lugar de seguir reglas preprogramadas. Si el amplio campo de la inteligencia artificial (IA) es la ciencia de hacer que las máquinas sean inteligentes, entonces el aprendizaje automático (Machine Learning) es una tecnología que permite a las computadoras realizar tareas específicas de manera inteligente, aprendiendo de ejemplos. Por lo tanto, estos sistemas pueden llevar a cabo procesos complejos aprendiendo de los datos, en lugar de seguir reglas preprogramadas.

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