Algoritmos y modelos: la pareja que convierte una pregunta en una predicción
Cuando se habla de inteligencia artificial, algoritmo y modelo suelen aparecer como si fueran sinónimos. No lo son.…
Datos y entrenamiento: el material con el que una IA aprende sus límites
La frase “la IA aprende de los datos” es útil como primera aproximación, pero puede ocultar demasiado. Un…
Parámetros: las perillas invisibles que cambian el comportamiento de un modelo
Dentro de un modelo de aprendizaje automático hay valores que no se ven cuando una persona escribe una…
Inferencia: el momento en que un modelo entra en contacto con el mundo
Un modelo puede obtener un resultado excelente en una evaluación y aun así ser una mala herramienta en…
Predicción: por qué una probabilidad no es una promesa
Una predicción de inteligencia artificial no es una ventana transparente hacia el futuro. Es una estimación producida por…
Automatización e inteligencia: cuándo una máquina ejecuta reglas y cuándo aprende
Automatización e inteligencia artificial se usan a menudo como si fueran la misma promesa. Una puerta que se…
IA simbólica: el regreso de las reglas, la lógica y el conocimiento explícito
Antes de que una red neuronal aprendiera a completar frases o generar imágenes, muchos investigadores imaginaban la inteligencia…
Machine Learning: aprender regularidades sin escribir cada regla a mano
El aprendizaje automático cambia la forma de construir una solución. En un programa tradicional, una persona escribe reglas…
Deep Learning: por qué las redes profundas transforman datos en representaciones
El aprendizaje profundo recibe su nombre de una idea sencilla: una red neuronal puede organizar muchos cálculos en…
IA generativa: cómo los modelos crean contenido a partir de patrones
La inteligencia artificial generativa parece crear desde cero, pero su funcionamiento se entiende mejor como una producción guiada…