≡¿Cómo aprende la IA? (Aprendizaje automático)
Qué significa “aprender” para una máquina:
La IA basada en datos ajusta parámetros internos para predecir resultados.
Ejemplo: Google Maps aprende patrones de tráfico para prever congestiones.
Datos como base del aprendizaje:
Los modelos se alimentan con ejemplos para reconocer patrones.
Ejemplo: Spotify analiza listas de reproducción para recomendar canciones.
Entrenamiento vs uso real:
La IA supervisada aprende patrones antes de ser utilizada en situaciones reales.
Ejemplo: Modelos de detección de fraude en bancos entrenados con el historial de transacciones.
Tipos de aprendizaje:
Supervisado: recibe respuestas correctas para aprender (p. ej., clasificar correos como “spam” o “no spam”). No supervisado: detecta patrones sin etiquetas (p. ej., segmentación de clientes para marketing).
Por refuerzo: aprende por prueba y error (p. ej., AlphaGo aprendiendo estrategias de Go).
Errores y ajustes (retroalimentación):
La IA mejora la precisión basada en resultados anteriores.
Ejemplo: Netflix ajusta recomendaciones tras las valoraciones de los usuarios.
¿Lo sabías?
