FUNDAMENTOS DE LA IA
DEEP LEARNING
Ejemplos:
Recomendaciones en plataformas
Reconocimiento facial
Ciberseguridad
Traducción de imagenes con texto
Modelo basados en redes neuronales
Acumula datos en:
BIG DATA
¿A que hace referencia?
Sistemas que imitan el cerebro humano
Aprendizaje profundo
MACHINE LEARNING
poseen redes neuronales
tecnicas de Clusterizacion
Modelos de clasificacion
Modelos de regresion
arboles de desiciones
Se % en 3 grupos
Reforzado
No supervisado
Supervisado
Aprendizaje automatico
Rama de la IA que busca como dotar a las maquinas de capacidad de aprendizaje
Procesamiento del LENGUAJE NATURAL
ejemplos:
Resumen de textos
Análisis de sentimientos en las redes sociales
Asistentes virtuales y chatbots
Traducción automática
-Detección de spam
Fases
Algoritmos
2° Sistema basado en machine learning
1° Sistema basado en reglas
Procesamientos de datos
Etiquetado por parte del discurso
Lematizacion y steeming
Eliminación de las palabras de parada
Tokenizacion
¿Como funciona?
Tiene sensores:
Programas para procesar sus entradas.
Microfonos para los audios
Programas para leer
Utiliza IA, toma datos del mundo real, los procesa y les da un sentido que entiende la computadora
Combina:
La lingüística computacional, con modelos estadísticos como: MACHINE LEARNING y DEEP LEARNING
¿Que es?
Motor de la IA y aplicaciones
Rama de la informática que dota a las computadoras de las capacidades de entender textos y palabras habladas de forma similar a los humanos
