En qué se basa la inteligencia artificial, para ser tan efectiva?
Importancia del aprendizaje automático.
El aprendizaje automático (Machine Learning) es fundamental en la mayoría de las soluciones de inteligencia artificial.
¿Pero cómo es que las máquinas aprenden?
La respuesta radica en los datos. En la actualidad, se generan enormes volúmenes de datos en el transcurso de la vida cotidiana. Desde mensajes de texto, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales, hasta las fotografías y videos capturados en los teléfonos móviles, se produce una cantidad masiva de información. Además, millones de sensores generan aún más datos en hogares, automóviles, ciudades, infraestructuras de transporte público y fábricas.
Los científicos de datos aprovechan todos estos datos para entrenar modelos de aprendizaje automático, los cuales pueden realizar predicciones e inferencias basadas en las relaciones que encuentran en los datos. Estos modelos se alimentan con ejemplos y patrones presentes en los datos, permitiendo que las máquinas aprendan de forma autónoma a partir de ellos.
El proceso de entrenamiento del aprendizaje automático implica alimentar el modelo con datos etiquetados, es decir, datos en los que se conoce la respuesta correcta. El modelo ajusta sus parámetros y busca patrones y correlaciones en los datos para poder realizar predicciones precisas en situaciones nuevas. Cuanto más datos se le proporcionen al modelo, mayor será su capacidad para generalizar y tomar decisiones acertadas.
Es importante destacar que el aprendizaje automático no se basa en programar explícitamente todas las reglas y acciones que la máquina debe seguir. En cambio, la máquina aprende por sí misma a partir de los datos y utiliza este conocimiento adquirido para realizar tareas específicas, como reconocimiento de imágenes, traducción automática, detección de fraudes, entre muchas otras.
Fuente:
Comisión Europea. (2021). White Paper on Artificial Intelligence – A European approach to excellence and trust.
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