Department of Computer Science Engineering
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Acerca de esta plantilla
El aprendizaje de la tecnología (LT) y la inteligencia artificial (IA) son campos estrechamente relacionados que han avanzado significativamente en los últimos años, revolucionando diversas industrias y la vida cotidiana. La inteligencia artificial se refiere al concepto más amplio de máquinas capaces de llevar a cabo tareas de una manera que consideraríamos inteligente, mientras que el aprendizaje de la tecnología es un subconjunto de la IA que implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren su rendimiento en tareas específicas a través de la experiencia. La IA abarca una amplia gama de tecnologías, incluidos los sistemas basados en reglas, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la robótica y la visión por computadora. Por otro lado, el ML se centra en desarrollar modelos que aprenden patrones a partir de datos, permitiendo que los sistemas hagan predicciones, clasifiquen información, o incluso generen nuevos datos basados en experiencias aprendidas.
En su núcleo, el aprendizaje automático se puede categorizar en tres tipos principales: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan en datos etiquetados, lo que significa que los datos de entrada se emparejan con la salida correcta. Esto se usa comúnmente en tareas como la detección de spam, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado trata con datos no etiquetados, donde el sistema intenta identificar patrones ocultos o agrupamientos, a menudo utilizado en tareas de agrupamiento o detección de anomalías. El aprendizaje por refuerzo es un sistema basado en retroalimentación donde un agente aprende a tomar acciones dentro de un entorno para maximizar las recompensas acumulativas, comúnmente utilizado en robótica y juegos.
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En su núcleo, el aprendizaje automático se puede categorizar en tres tipos principales: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan en datos etiquetados, lo que significa que los datos de entrada se emparejan con la salida correcta. Esto se usa comúnmente en tareas como la detección de spam, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado trata con datos no etiquetados, donde el sistema intenta identificar patrones ocultos o agrupamientos, a menudo utilizado en tareas de agrupamiento o detección de anomalías. El aprendizaje por refuerzo es un sistema basado en retroalimentación donde un agente aprende a tomar acciones dentro de un entorno para maximizar las recompensas acumulativas, comúnmente utilizado en robótica y juegos.
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