Inteligencia Artificial: Aprendizaje Automático y PLN

Study Notes

Inteligencia Artificial

Aprendizaje Automático

Definición: Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente.
Tipos:
- Supervisado: Requiere un conjunto de datos etiquetados para entrenar modelos.
- No supervisado: Trabaja con datos no etiquetados, buscando patrones o agrupaciones.
- Semi-supervisado: Combina datos etiquetados y no etiquetados.
- Por refuerzo: El agente aprende a tomar decisiones mediante la retroalimentación de recompensas o penalizaciones.
Aplicaciones: Clasificación de correos electrónicos, recomendaciones en línea, detección de fraudes.

Procesamiento Del Lenguaje Natural (PLN)

Definición: Rama de la IA que se enfoca en la interacción entre computadoras y el lenguaje humano.
Objetivos:
- Comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera que sea valiosa.
Técnicas:
- Análisis sintáctico: Evaluación de la estructura gramatical de las oraciones.
- Análisis semántico: Comprensión de significados y relaciones entre las palabras.
- Modelos de lenguaje: Predicción de la probabilidad de una secuencia de palabras.
Aplicaciones: Asistentes virtuales, chatbots, traducción automática, análisis de sentimientos.

Redes Neuronales

Definición: Conjuntos de algoritmos inspirados en el cerebro humano que buscan reconocer patrones y resolver problemas complejos.
Estructura:
- Neuronas: Unidades básicas que reciben, procesan y transmiten información.
- Capas:
  - Capa de entrada: Recibe los datos.
  - Capas ocultas: Procesan la información.
  - Capa de salida: Proporciona el resultado.
Tipos:
- Redes neuronales artificiales (ANN): Estructuras básicas para tareas de clasificación y regresión.
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Especializadas en el procesamiento de imágenes.
- Redes neuronales recurrentes (RNN): Diseñadas para datos secuenciales, como texto y series temporales.
Aplicaciones: Reconocimiento de imágenes, procesamiento de audio, predicciones en series temporales.

Inteligencia Artificial

Aprendizaje Automático

Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin programación explícita.
Tipos de aprendizaje:
- Supervisado: Utiliza datos etiquetados para entrenar modelos.
- No supervisado: Analiza datos no etiquetados en busca de patrones.
- Semi-supervisado: Mezcla datos etiquetados y no etiquetados para el entrenamiento.
- Por refuerzo: Aprendizaje basado en recompensas y penalizaciones que guía las decisiones del agente.
Aplicaciones incluyen clasificación de correos electrónicos, recomendaciones en plataformas en línea y detección de fraudes.

Procesamiento Del Lenguaje Natural (PLN)

Rama de la IA enfocada en la interacción entre computadoras y el lenguaje humano.
Objetivos incluyen entender, interpretar y generar lenguaje humano de manera significativa.
Técnicas involucradas:
- Análisis sintáctico: Determina la estructura gramatical de las oraciones.
- Análisis semántico: Identifica significados y relaciones entre palabras.
- Modelos de lenguaje: Predicen la probabilidad de secuencias de palabras.
Aplicaciones abarcan asistentes virtuales, chatbots, traducción automática y análisis de sentimientos.

Redes Neuronales

Algoritmos inspirados en el cerebro humano, diseñados para reconocer patrones y resolver problemas complejos.
Estructura básica compuesta de neuronas, capas y conexiones:
- Neuronas: Unidades que procesan y transmiten información.
- Capa de entrada: Recibe datos.
- Capas ocultas: Procesan la información recibida.
- Capa de salida: Genera el resultado final.
Tipos de redes neuronales:
- Redes neuronales artificiales (ANN): Estructuras básicas que manejan clasificación y regresión.
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Optimizadas para procesar imágenes.
- Redes neuronales recurrentes (RNN): Efectivas en el manejo de datos secuenciales, como texto y series temporales.
Aplicaciones son el reconocimiento de imágenes, procesamiento de audio y predicciones en series temporales.

Description

Este cuestionario explora los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, centrándose en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. A través de definiciones, tipos y aplicaciones, podrás evaluar tus conocimientos en el campo de la IA. Ideal para estudiantes y entusiastas de la tecnología.