FUNDAMENTOS DE LA IA

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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