Ramas de IA

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a partir de datos sin ser programadas explícitamente. Utiliza algoritmos que identifican patrones en los datos para hacer predicciones o tomar decisiones.

Ejemplo: Sistemas de recomendación como los de Netflix o Amazon.

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  • Los sistemas de recomendación como los de Netflix o Amazon utilizan algoritmos específicos para estudiar la información de los usuarios y mejorar la experiencia del usuario

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Es una subrama del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas (redes profundas). Es especialmente efectivo en tareas complejas como reconocimiento de voz, imágenes y texto.

Ejemplo: Los asistentes virtuales como Siri o Alexa.

                                                                 

Modelos Generativos de IA

Estos modelos, entrenados con grandes volúmenes de datos, son capaces de generar contenido original en diferentes formatos, como texto, imágenes, videos o música, utilizando patrones y relaciones aprendidas durante su proceso de entrenamiento. 

Ejemplo: Entre los ejemplos más destacados se encuentran las GANs (Redes Generativas Antagónicas) y modelos avanzados como ChatGPT y DALL·E. 

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Es el área de la IA que se ocupa de la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano, permitiendo que las computadoras entiendan, interpreten y generen texto o habla.

Ejemplo: Traductores automáticos como Google Translate o chatbots.

Visión por Computadora (Computer Vision)

Es el campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y analizar imágenes o videos. Incluye tareas como detección de objetos, reconocimiento facial y análisis de escenas.

Ejemplo: Sistemas de conducción autónoma que identifican peatones y señales de tráfico.

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