Introducción a la Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

Definición

• Artificial Intelligence (AI): development of computer systems that can perform tasks that typically require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, and decision-making.
• Machine Learning (ML): a subset of AI that enables machines to learn from experience and improve their performance on a task without being explicitly programmed.

Características

• Autonomy: AI systems can operate independently and make decisions without human intervention.
• Intelligence: AI systems can perform tasks that typically require human intelligence, such as problem-solving and learning.
• Adaptability: ML systems can adapt to new data and improve their performance over time.
• Scalability: AI systems can process large amounts of data and perform tasks at high speeds.

Funcionamiento

• Data Input: AI systems receive data from various sources, such as sensors, databases, or user input.
• Model Training: ML algorithms are trained on the input data to learn patterns and relationships.
• Model Deployment: trained models are deployed in a production environment to make predictions or take actions.
• Feedback Loop: the system receives feedback on its performance, which is used to update and improve the model.

Entrenamiento

• Supervised Learning: the model is trained on labeled data, where the correct output is provided for each input.
  • Examples: image classification, speech recognition
• Unsupervised Learning: the model is trained on unlabeled data, and must find patterns or relationships on its own.
  • Examples: clustering, dimensionality reduction
• Reinforcement Learning: the model is trained through trial and error, receiving rewards or penalties for its actions.
  • Examples: game playing, robotics

Definición de Inteligencia Artificial

• La Inteligencia Artificial (IA) se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como percepción visual, reconocimiento de voz y toma de decisiones.
• El Aprendizaje Automático (AA) es un subconjunto de IA que permite a las máquinas aprender de la experiencia y mejorar su rendimiento en una tarea sin ser programadas explícitamente.

Características de la IA

• Autonomía: los sistemas de IA pueden operar de forma independiente y tomar decisiones sin intervención humana.
• Inteligencia: los sistemas de IA pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como resolución de problemas y aprendizaje.
• Adaptabilidad: los sistemas de AA pueden adaptarse a nuevos datos y mejorar su rendimiento con el tiempo.
• Escalabilidad: los sistemas de IA pueden procesar grandes cantidades de datos y realizar tareas a alta velocidad.

Funcionamiento de la IA

• Entrada de datos: los sistemas de IA reciben datos de various fuentes, como sensores, bases de datos o entrada de usuarios.
• Entrenamiento de modelos: los algoritmos de AA se entrenan con los datos de entrada para aprender patrones y relaciones.
• Despliegue de modelos: los modelos entrenados se despliegan en un entorno de producción para hacer predicciones o tomar acciones.
• Bucle de retroalimentación: el sistema recibe retroalimentación sobre su rendimiento, que se utiliza para actualizar y mejorar el modelo.

Entrenamiento de modelos

• Aprendizaje supervisado: el modelo se entrena con datos etiquetados, donde se proporciona la salida correcta para cada entrada.
  • Ejemplos: clasificación de imágenes, reconocimiento de voz.
• Aprendizaje no supervisado: el modelo se entrena con datos no etiquetados, y debe encontrar patrones o relationships por sí mismo.
  • Ejemplos: clustering, reducción de dimensionalidad.
• Aprendizaje por refuerzo: el modelo se entrena a través de ensayo y error, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.
  • Ejemplos: juego de mesa, robótica.