Glosario y Conceptos Básicos de IA

La Inteligencia Artificial (IA) está viviendo un momento de auge sin precedentes. Casi a diario vemos noticias sobre nuevos modelos de IA capaces de hazañas asombrosas, desde escribir código hasta componer música. Pero, ¿alguna vez te has preguntado qué hay detrás de este boom? Gran parte de la respuesta se encuentra en la evolución del hardware que sustenta estos sistemas. Hoy vamos a hacer un apasionante recorrido desde las CPUs tradicionales hasta las potentes GPUs que han hecho posible la revolución de la IA.

Estamos viviendo uno de los cambios más trascendentales desde la invención de Internet. La Inteligencia Artificial (IA) está aquí, y su potencial es tan enorme que promete transformar radicalmente la sociedad tal y como la conocemos. Aunque puede que muchos aún no seamos plenamente conscientes, la chispa ya se ha encendido. La revolución de la IA generativa ha comenzado, y nada volverá a ser igual.

En el fascinante campo de la IA Generativa, las redes neuronales juegan un papel fundamental. Pero, ¿alguna vez te has preguntado cómo aprenden estas redes a partir de los datos? La clave está en el algoritmo de backpropagation, una técnica que revolucionó el entrenamiento de redes neuronales. En este artículo, exploraremos la intuición detrás de este poderoso algoritmo.

En el artícuo anterior de esta serie sobre redes neuronales, nos centramos en entender la unidad básica: la neurona artificial. Vimos cómo matemáticamente se define como una suma ponderada de sus valores de entrada, equivalente a un modelo de regresión lineal. Sin embargo, también comprobamos que con una sola neurona no se puede separar linealmente ciertas distribuciones de datos, como en el caso de una puerta XOR.

Las redes neuronales se han convertido en uno de los algoritmos más populares y potentes dentro del campo del machine learning. Con aplicaciones que van desde el reconocimiento de imágenes y voz hasta la conducción autónoma y el pronóstico de enfermedades, estas estructuras computacionales están revolucionando el mundo. Pero, ¿cómo funcionan realmente?

La inteligencia artificial (IA) es un campo fascinante y en rápida evolución, pero a menudo surge confusión en torno a términos clave como machine learning, deep learning, redes neuronales y big data. En este artículo, vamos a desentrañar estos conceptos y a explicar cómo se relacionan entre sí.

En el fascinante campo del machine learning, existen tres grandes paradigmas de aprendizaje que clasifican todos los algoritmos y técnicas: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. En este artículo, nos centraremos en los dos primeros, que suelen ser los más utilizados y cubren alrededor del 90% de los algoritmos de aprendizaje automático.