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Mecanismos de Machine Learning
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El Big Data condensa gran cantidad de información para ser procesada por la IA para poder crear contenidos y pronosticar escenarios
La inteligencia artificial es una de las mayores revoluciones de este siglo. Sin embargo, para muchos es un misterio cómo obtiene la información necesaria para contestar en chatbots o crear imágenes. Las inteligencias artificiales utilizan diferentes procesos de aprendizaje para lograr elaborar sus propios contenidos, pero la materia prima es la misma: bases de datos.
El Big Data ha sido la gran aliada de la IA, ya que condensa grandes bloques de información que los procesadores pueden analizar en segundos. Así, cualquier tipo de información -nombres, números, porcentajes, fotografías o videos- pueden ser observados por el software y ser interiorizados por la herramienta.
A partir de allí, la inteligencia artificial puede colaborar en el hallazgo de desviaciones estadísticas en los datos, encontrar patrones de los mismos e incluso predecir posibles escenarios o resultados con las variables dadas. Todo depende del prompt, es decir, la instrucción que el usuario le dé a la máquina.
Existen varias formas como la inteligencia artificial consigue aprender la información para, después, procesarla y responder nuestros prompts. Todos estos estilos de enseñanza para las IA (consultar gráfico) surgen del Machine Learning, que, según Amazon, “es la ciencia de desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que utilizan los sistemas de computación con el fin de llevar a cabo tareas sin instrucciones explícitas, en vez de basarse en patrones e inferencias”.
Con esta disciplina , se permite que las distintas inteligencias artificiales puedan procesar la información y contestar inquietudes, brindar información y crear contenidos propios.
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