Inteligencia artificial para el aprendizaje automático de tareas.

 Machine learning Como se ha mencionado anteriormente, el aprendizaje automático , más conocido como machine learning (ML), es una rama de la IA capaz de crear algoritmos con la habilidad de aprender a realizar una determinada tarea para la cual no han sido específicamente programados. La principal diferencia entre el machine learning y la programación regular es que para crear un algoritmo de aprendizaje automático el desarrollador no tendrá que programarlo considerando todas las situaciones y excepciones posibles. Para que el algoritmo aprenda a realizar una determinada tarea de forma automática es necesario introducirle una gran cantidad de datos, con el objetivo de que conozca qué debe hacer en cada situación. Este procedimiento se le conoce como entrenamiento del modelo o algoritmo. Se trata del principal enfoque de la inteligencia artificial. Gracias al machine learning es posible ofrecer a los usuarios una experiencia personalizada en motores de búsqueda como Goo...

Deep learning Se trata de una subárea del machine learning capaz de resolver problemas de gran complejidad mediante una enorme cantidad de información. Para ello se emplean redes neuronales , organizadas en capas, capaces de identificar patrones complejos en los datos de partida. Se requiere por tanto una gran cantidad de información, así como una capacidad de procesamiento muy potente. Su objetivo es tratar de reproducir el comportamiento del cerebro humano, replicando su estructura de interconexión de neuronas para crear modelos que sean capaces de tomar decisiones inteligentes. Redes neuronales Se puede definir como un modelo computacional y matemático compuesto de unidades procesadoras adaptativas con una alta interconexión entre ellas, cuyo objetivo es emular el comportamiento del cerebro humano organizándose siguiendo su estructura y empleando técnicas de procesado de la información. Las redes neuronales artificiales se organizan en forma de capas: la capa de entrada, ...