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Límites y Precauciones en el Aprendizaje
Overfitting explicado:
Los modelos pueden memorizar datos en lugar de aprender patrones generales.
Ejemplo: un modelo entrenado solo con datos de un año falla al predecir tendencias de otro año.
Datos malos generan IA mala:
Los datos sesgados producen decisiones sesgadas. Ejemplo: algoritmos de contratación basados en datos históricos discriminatorios.
Ejemplos prácticos:
IA híbrida y basada en datos: recomendaciones y búsquedas.
Ejemplo: Google Search, Netflix, Amazon.
Límites del aprendizaje automático:
La IA estrecha realiza solo tareas específicas y no entiende el contexto cultural ni la ironía.
Ejemplo: traductores automáticos interpretan mal expresiones idiomáticas.
Por qué la IA no aprende como los humanos:
Aprende patrones estadísticos, no significado ni contexto.
Ejemplo: los traductores automáticos entienden palabras, pero no expresiones idiomáticas complejas.
