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Computer Science and Technology Presentation - Plantilla de PowerPoint
ID: 14758
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El aprendizaje de tecnología (TL) y la inteligencia artificial (AI) 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 que pueden llevar a cabo tareas de una manera que consideraríamos inteligente, mientras que el aprendizaje de tecnología es un subconjunto de AI que implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para permitir a las máquinas mejorar su desempeño en tareas específicas a través de la experiencia. AI abarca una amplia gama de tecnologías, incluidos sistemas basados en reglas, procesamiento de lenguaje natural (NLP), robótica y visión por computadora. Por otro lado, ML se enfoca en el desarrollo de modelos que aprenden patrones a partir de datos, lo que permite a los sistemas hacer predicciones, clasificar información o incluso generar 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 con datos etiquetados, lo que significa que los datos de entrada se emparejan con la salida correcta. Esto se utiliza comúnmente en tareas como detección de spam, clasificación de imágenes y reconocimiento de voz. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado trata con datos no etiquetados, donde el sistema intenta identificar patrones ocultos o agrupaciones, a menudo utilizadas 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 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 con datos etiquetados, lo que significa que los datos de entrada se emparejan con la salida correcta. Esto se utiliza comúnmente en tareas como detección de spam, clasificación de imágenes y reconocimiento de voz. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado trata con datos no etiquetados, donde el sistema intenta identificar patrones ocultos o agrupaciones, a menudo utilizadas 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 recompensas acumulativas, comúnmente utilizado en robótica y juegos.
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