Aprendizaje automático no supervisado de inteligencia artificial
| Fecha de publicación | 17 Abril 2024 |
Francisco Sorto Rivas
Máster en Economía
En un artículo anterior sobre inteligencia artificial nos referíamos a los tres tipos característicos de aprendizaje automático de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial: el supervisado, el no supervisado y de refuerzo. En ese mismo artículo mencionábamos que, a diferencia de los códigos de programación convencionales donde los desarrolladores escriben un código con la secuencia de pasos que debe ejecutar un software, los programas denominados de inteligencia artificial (IA) tienen la virtud de aprender y mejorar su desempeño. Puede mejorar con el tiempo en la medida que repite el trabajo para el cual fue diseñado, lo cual hace de manera automática.
Así es como aprendemos los humanos, mediante la repetición, el reforzamiento recibido de parte de tutores e identificando áreas de mejora (la práctica hace al maestro)...
Máster en Economía
En un artículo anterior sobre inteligencia artificial nos referíamos a los tres tipos característicos de aprendizaje automático de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial: el supervisado, el no supervisado y de refuerzo. En ese mismo artículo mencionábamos que, a diferencia de los códigos de programación convencionales donde los desarrolladores escriben un código con la secuencia de pasos que debe ejecutar un software, los programas denominados de inteligencia artificial (IA) tienen la virtud de aprender y mejorar su desempeño. Puede mejorar con el tiempo en la medida que repite el trabajo para el cual fue diseñado, lo cual hace de manera automática.
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