Hay cuatro tipos principales de machine learning, en función de los datos que utiliza: Aprendizaje supervisado (Supervised Learning) Básicamente, es el que utiliza datos etiquetados. Los datos etiquetados son conjuntos de datos que, además de contener la información (texto,...

Además de los tipos principales de machine learning, existen enfoques intermedios y especializados: Aprendizaje semi-supervisado El aprendizaje semi-supervisado se utiliza cuando tenemos muy pocos datos etiquetados y muchos datos sin etiquetar. Etiquetar datos suele ser caro,...

A medida que los modelos de inteligencia artificial han crecido en escala y complejidad (especialmente en el ámbito del lenguaje natural y la IA generativa), han surgido nuevas técnicas diseñadas para afinar, adaptar o alinear el comportamiento de los modelos más allá del aprendizaje...

Además de los tipos de aprendizaje y las técnicas de ajuste y alineación, el desarrollo práctico de sistemas de inteligencia artificial requiere aplicar estrategias que mejoren la eficiencia, el rendimiento y la capacidad generalización de los modelos (su habilidad para trabajar bien...

En machine learning, un algoritmo es un conjunto de reglas matemáticas que permiten a una máquina aprender a partir de datos. Gracias a estos algoritmos, los sistemas pueden identificar patrones, reconocer relaciones y hacer predicciones cuando se enfrentan a nueva información que...

Existen varios mitos sobre las restricciones que impone el Reglamento de IA de la Unión Europea (AI Act). Muchas personas creen que varias prácticas están totalmente prohibidas, cuando en realidad, el AI Act establece un marco que permite una variedad de usos de la inteligencia...

La trazabilidad es uno de los requisitos que más rechazo genera cuando se lee el Reglamento de Inteligencia Artificial por primera vez. A menudo se percibe como una carga administrativa o como un mecanismo de control excesivo. Sin embargo, el AI Act no exige trazabilidad para vigilar...

El Reglamento de Inteligencia Artificial asume que ningún sistema de IA es perfecto. Los errores, los fallos y las situaciones imprevistas no son una anomalía, sino parte normal del funcionamiento de sistemas complejos. Por eso el AI Act no exige sistemas infalibles. Exige sistemas...

El marco general del Reglamento de Inteligencia Artificial parte de una idea muy concreta. La inteligencia artificial puede generar beneficios económicos y sociales claros, pero también riesgos relevantes cuando se utiliza para tomar decisiones que afectan a personas, derechos o...

El AI Act es el marco legal que la Unión Europea ha creado para regular el uso de sistemas de inteligencia artificial. Forma parte de una estrategia más amplia para integrar la IA en la economía y en la sociedad, pero estableciendo límites claros cuando su uso puede afectar a...