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Tecnología procesamiento IA
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Programación
Las tecnologías de programación de Inteligencia Artificial más utilizadas son:
• Python: es un lenguaje de programación interpretado y orientado a objetos que se utiliza para desarrollar aplicaciones web, científicas y de inteligencia artificial.
• R: es un lenguaje de programación interpretado y orientado a objetos que se utiliza para el análisis estadístico y la creación de gráficos.
• Java: es un lenguaje de programación orientado a objetos que se utiliza para desarrollar aplicaciones empresariales y móviles.
• C++: es un lenguaje de programación orientado a objetos que se utiliza para desarrollar aplicaciones de alto rendimiento.
• Lisp: es un lenguaje de programación funcional que se utiliza para la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural.
Modelos de Inteligencia Artificial.
Los modelos de inteligencia artificial son procesos de toma de decisiones que utilizan algoritmos complejos o capas de algoritmos que interpretan los datos y toman decisiones basadas en ellos. Algunos de los modelos más populares o utilizados de inteligencia artificial son:
• Regresión lineal y regresión logística: son modelos de aprendizaje supervisado que se utilizan para predecir una variable continua o categórica.
• Análisis lineal de discriminante (LDA): es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías. Es un método de clasificación que se utiliza para encontrar una combinación lineal de características que mejor separe dos o más clases de objetos. El LDA es un método supervisado y se basa en la idea de que las muestras de cada clase se distribuyen normalmente.
• Árbol de decisiones: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías. Es un modelo de clasificación que se basa en la construcción de un árbol binario para separar las muestras en diferentes clases. El árbol se construye a partir de una serie de preguntas que se hacen sobre las características de las muestras.
• Naive Bayes: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías. Es un modelo probabilístico que se utiliza para clasificación. Se basa en el teorema de Bayes y asume que las características son independientes entre sí.
• K-vecinos cercanos: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías.
• Máquinas de vectores de soporte: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías.
• Aprendizaje de cuantificación vectorial: es un modelo de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar datos en grupos similares. Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son un modelo de clasificación que se utiliza para separar dos o más clases de objetos. El SVM encuentra el hiperplano que mejor separa las muestras y lo utiliza para clasificar nuevas muestras.
• Machine learning o aprendizaje automático: es un modelo que permite a las computadoras aprender sin ser programadas explícitamente2.
• Sistema experto: es un modelo que utiliza conocimientos específicos para resolver problemas complejos.
• Redes neuronales: son modelos inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano y se utilizan para resolver problemas complejos.
https://www.clubdetecnologia.net/blog/2018/los-10-modelos-mas-populares-de-inteligencia-artificial/
https://www.dongee.com/tutoriales/que-son-los-modelos-de-inteligencia-artificial-y-cuales-son-los-mas-usados/
Redes Sociales, Marketing, SEO
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Vídeo
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Buscador
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Asistente
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Automatización
Los sistemas de aprendizaje automático más utilizados son:
• Redes neuronales artificiales: son modelos inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano y se utilizan para resolver problemas complejos1.
• Máquinas de soporte vectorial: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías2.
• Árboles de decisión: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías2.
• Análisis de discriminantes lineales: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías2.
• k-vecinos más próximos: es un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar muestras en dos o más categorías2.