Explicación de cómo opera la inteligencia artificial, los científicos de datos.

Inteligencia artificial, cúmulo de datos

Explicación de cómo opera la inteligencia artificial, los científicos de datos.

Los científicos de datos tienen la capacidad de utilizar los vastos conjuntos de datos disponibles para entrenar modelos de Machine Learning, los cuales son capaces de realizar predicciones e inferencias basadas en las relaciones que se encuentran en los datos.

Para ilustrar este proceso, consideremos un ejemplo donde una organización dedicada a la conservación del medio ambiente desea reclutar voluntarios para identificar y catalogar diferentes especies de flores silvestres a través de una aplicación móvil.

En primer lugar, se recopilan datos sobre las diferentes especies de flores silvestres, como imágenes de las flores y descripciones de sus características. Estos datos se utilizan para entrenar un modelo de aprendizaje automático específicamente diseñado para reconocer y clasificar las especies de flores.

Durante el proceso de entrenamiento, el modelo examina las características de las flores y aprende a identificar patrones y relaciones entre las características y las especies correspondientes. A medida que se le proporcionan más datos y ejemplos etiquetados, el modelo se vuelve más preciso en su capacidad para realizar predicciones y clasificar nuevas imágenes de flores silvestres.

Una vez que el modelo ha sido entrenado, se implementa en una aplicación móvil que permite a los voluntarios capturar imágenes de las flores y enviarlas a través de la aplicación. El modelo de aprendizaje automático procesa las imágenes recibidas y, utilizando las relaciones aprendidas durante el entrenamiento, puede identificar la especie de la flor y proporcionar información detallada sobre ella.

Este ejemplo ilustra cómo la inteligencia artificial, en particular el aprendizaje automático, puede ser utilizado en aplicaciones prácticas para resolver problemas específicos. Mediante el entrenamiento de modelos de Machine Learning con conjuntos de datos adecuados, es posible lograr un alto grado de precisión y automatización en la realización de tareas complejas, como la identificación de especies de flores silvestres.

Fuente:

Adaptado de «Google Developers». (s.f.). Machine Learning Crash Course. Recuperado de https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

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