Centro Educativo Madre Teresa de Calcuta
Informática Educativa
El Aprendizaje de la Inteligencia Artificial
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un proceso que siguen los
sistemas informáticos para lograr inteligencia artificial. Utiliza algoritmos
para identificar patrones en los datos, y esos patrones luego se usan para
crear un modelo de datos que puede hacer predicciones.
Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con
subconjuntos de datos. Cuando los datos que se usan para entrenar el modelo
representan con precisión el conjunto de datos completo que se va a analizar,
el algoritmo calcula resultados más precisos. Cuando el modelo de aprendizaje
automático se ha entrenado para realizar su tarea de forma lo suficientemente
rápida y precisa como para que sea útil y confiable, ha conseguido inteligencia
artificial estrecha.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de
aprendizaje automático que utiliza redes de algoritmos inspiradas en la
estructura del cerebro, conocidas como redes neuronales. Una red neuronal
profunda tiene nodos neuronales anidados y cada pregunta que responde conduce a
un conjunto de preguntas relacionadas.
El aprendizaje profundo suele requerir un conjunto de
datos de gran tamaño para el entrenamiento. Los conjuntos de entrenamiento para
el aprendizaje profundo se componen a veces de millones de puntos de datos. Una
vez que se ha entrenado una red neuronal profunda con estos conjuntos de datos
de gran tamaño, puede controlar más ambigüedad que una red superficial. Esto
hace que resulte muy útil para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes,
donde la inteligencia artificial tiene que buscar los bordes de una forma para
poder identificar lo que hay en la imagen. El aprendizaje profundo es también
lo que se usa para entrenar la inteligencia artificial que supera al
conocimiento humano en juegos complejos como el ajedrez.
Fuente Bibliográfica:
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