Inteligencia Artificial y Algoritmos

La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad que tiene una maquinaria de presentar o realizar las mismas capacidades que las personas, tales como aprendizaje, creatividad, razonamiento o planificación, todo ello se consigue a través del empleo de algoritmos.
Es la Inteligencia Artificial la que permite que las máquinas aprendan de su propia experiencia, se reconfiguren ante nuevos escenarios o nueva información y lleven a cabo tareas tal y como haríamos las personas.

Creación de la Inteligencia Artificial: Algoritmos y datos

A través de los Algoritmos se proporciona la información o instrucciones necesarias para que la máquina aprenda y perfeccione su uso. Según la disposición de esos algoritmos pueden distinguirse diferentes tipos de Inteligencia Artificial:

Empleo de la lógica: construyen algoritmos basándose en los principios racionales del pensamiento humano.
Combinan lógica e intuición: son las redes neuronales artificiales. Esto significa que los algoritmos se diseñan como neuronas humanas, empleando el patrón de funcionamiento del cerebro de las personas para que la máquina aprenda como lo harían las personas.

Tipos de algoritmos en Inteligencia Artificial 

En IA se distingues 3 principales algoritmos en función del tipo de aprendizaje al que se someten:

Aprendizaje por refuerzo
Basado en el concepto de “prueba y error”, estableciéndose un sistema de recompensas empleadas cuando la máquina acierta. De esta forma, según su propia experiencia la máquina extrae información útil: conclusiones, resultados, correlaciones, etc.
• Aprendizaje supervisado
Emplea modelos predictivos que utilizan datos de entrenamiento, es decir, un sistema recibe un conjunto de datos y un objetivo, el modelo se va ajustando hasta que consigue ese objetivo.
• Aprendizaje no supervisado
Sus algoritmos funcionan de forma similar a los del aprendizaje supervisado pero sin datos de salida, lo que significa que se proporcionan datos al algoritmo pero no se establecen objetivos. Estos objetivos finales deben encontrarlos por sí mismo. Son algoritmos utilizados para realizar un procesamiento más complejo, a través de la búsqueda autónoma de patrones en los datos.

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