Inteligencia artificial

Inteligencia artificial

1. Machine learning

   • Se define
     • Como rama de la inteligencia artificial, es un modelo tecnológico que le permite a los programas adquirir conocimiento de acuerdo a sus experiencias para implementar mejoras de manera automática sin necesidad de programación.
   • Su función
     • Es ser capaz de identificar patrones mediante el uso de etiquetas con el fin de recordarlos y compararlos con referencias similares para determinar su diferencia
       • Hace uso de
         • Algoritmos de regresión: El análisis de regresión se enfoca en una variable dependiente y una serie de otras variables cambiantes, lo que lo hace particularmente útil para la predicción y el pronóstico.
         • Algoritmos de árbol de decisión: Diagrama de flujo que utiliza un método de bifurcación para ilustrar cada resultado posible de una decisión.
         • Algoritmos de redes neuronales: Son capaces de aprender de forma jerarquizada (por niveles) o capas que cada vez son mas abstractas.
         • Algoritmos de Aprendizaje Profundo: Ejecutan datos a través de varias capas de algoritmos de redes neuronales, las cuales pasan a una representación simplificada de los datos a la siguiente capa.
   • Se utiliza
     • Normalmente lo usamos para simplificar tareas cotidianas como el reconocimiento facial la detección de correos no deseados, la traducción simultanea e incluso las recomendaciones de Netflix

2. Redes neuronales

   • Su función
     • Su comportamiento
       • Es parecido al modelo de regresión lineal, incluso hace uso de un término independiente que permite mover o controlar la función, a este valor se le denomina (sesgo) "BIAS" y se representa como otra conexión a la neurona pero en el que la variable siempre está asignada a 1 y que podemos controlar manipulando el parámetro del sesgo
         • Sirven para
           • Hacer predicciones o clasificaiones
             • Modelación financiera y económica. • Perfiles de mercado y clientes. • Aplicaciones médicas. • Gerencia del conocimiento y “descubrimiento de datos”. • Optimización de procesos industriales y control de calidad. • Investigación científica.
     • 1. Se componen de neuronas como unidades básicas de procesamiento dentro de una red neuronal, compuestas por nodos de entrada que reciben estímulos externos (Valores de entrada), con estos valores la neurona realizará un calculo interno mediante sumas ponderadas de cada entrada según el peso que se le asigna a cada una de las conexiones de entrada para definir con que intensidad cada variable afecta la neurona, generando así un valor de salida. Vale resaltar que los nodos ocultos solo intercambian información con otros nodos de la red interconectados entre si sin contacto externo organizándose por mono capas o multicapas.
       • 2. Durante la fase de aprendizaje y entrenamiento donde por medio de patrones objetivos los valores en los nodos se ajustan de forma iterativa hasta que se muestran respuestas satisfactorias, la red sabria cuando crear, destruir y modificar nodos para dar respuestas optimas
         • Según su tipo de entrenamiento
           • Aprendizaje suoervisado: será capaz de predecir el valor correspondiente a cualquier objeto de entrada despues de haber visto una serie de ejemplos
             • Aprendizaje no supervisado: No se le proporciona a la red los patrones de salida, si no solo los de entrada y dejar que la red los clasifique en funcion de características comunes
               • Aprendizaje hibrido: No se proporcionan los patrones objetivos, solo se dice si la respuesta acierta o falla ante un patrón de entrada
     • Segun sus fases
   • Se basa
     • En el funcionamiento simple de nuestras neuronas a través de un modelo computacional utilizando algoritmos potentes con los que se pueden modelar comportamientos inteligentes

3. Lenguaje de programación

   • Algunos ejemplos
     • Java script, Python, Java, C++, HTML, CSS son usados para crear la estructura y apariencia de casi todos los sitios web
   • Definición
     • comprende un lenguaje formal que está diseñado para organizar algoritmos y procesos lógicos que serán luego llevados a cabo por un ordenador o sistema informático, permitiendo controlar así su comportamiento físico, lógico y su comunicación con el usuario humano
   • Se aplica comúnimente
     • Aplicaciones, sitios web
   • Esta compuesto por
     • Términos y comandos especificos

4. Son

   • Maquinas o sistemas informáticos (software) que simulan procesos simples o complejos de inteligencia humana.

5. Aplicación

   • Servicios online, oferta de productos en linea, notificaciones en smartphone, uso en empresas tecnológicas (Amazon, Google, Netflix, Facebook)

6. Función

   • Utiliza el aprendizaje para adquirir información y reglas para uso de la información, la autocorrección para reemplazar o autocompletar información y el razonamiento para llegar a conclusiones aproximadas o definidas.

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