Jensen Huang describe la inteligencia artificial como un pastel de 5 capas: Jensen Huang explica la IA como un sistema de cinco capas, donde cada capa necesita y depende de la anterior. La idea es simple, pero cambia por completo la forma de ver la industria (dejamos de...

«La inteligencia artificial es, como solemos decir bromeando quienes trabajamos en ella, aquello que los ordenadores todavía no saben hacer. En cuanto lo aprenden, dejamos de llamarlo IA y pasa a ser, simplemente, software». — John McCarthy, citado por Mustafa Suleyman en The...

Hoy en día, cuando hablamos de inteligencia artificial, solemos pensar en herramientas que nos ayudan con tareas específicas: traducir un texto, resumir una noticia, generar una imagen o responder una consulta. A veces, también imaginamos sistemas mucho más avanzados, capaces de...

Inteligencia Artificial Analítica Este tipo de inteligencia artificial se orienta a la exploración, análisis y comprensión profunda de enormes volúmenes de datos. Su objetivo principal es descubrir patrones, relaciones ocultas y estructuras en los datos que permitan interpretar...

Machine Learning (ML) El machine learning o aprendizaje automático es una de las técnicas fundamentales de la IA. Es lo que permite que los sistemas aprendan a partir de datos sin que sea necesario programar explícitamente cada paso del proceso. Aunque le dedicaremos un...

Podemos definir el machine learning como una rama de la Inteligencia Artificial que permite que los sistemas aprendan a partir de datos, y vayan ajustando sus parámetros internos para resolver problemas nuevos, sin necesidad de que tengamos que darles todas las instrucciones de...

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...