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TECNICAS DE IA - Coggle Diagram
TECNICAS DE IA
INTRODUCCION:
Las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) utilizan técnicas complejas que requieren conocimientos avanzados como en:
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IA CLASICA
La IA clásica, también llamada simbólica o basadaenreglas,utiliza secuencias lógicas del tipo "SI... ENTONCES..." paraque las computadoras realicen tareas.
Estos sistemas se basan en la ingeniería del conocimiento, que implica recopilar y modelar el saber de expertos, un proceso complejo y costoso
Aunque suelen tener cientos de reglas y su lógica es comprensible, pueden volverse difíciles de modificar cuando aumentan las interacciones entre reglas.
APRENDIZAJE AUTOMATICO
El aprendizaje automático ha sido clave en avances recientes de la inteligencia artificial, como el reconocimiento facial o los vehículos autónomos.
A diferencia de la IA clásica basada en reglas, el AA utiliza grandes volúmenes de datos para identificar patrones y construir modelos predictivos como:
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Aunque muy común hoy en día, el AA es solo una parte de la IA. Muchas aplicaciones aún requieren componentes de la IA simbólica o reglas definidas por humanos.
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APRENDIZAJE PROFUNDO
El aprendizaje profundo es una forma avanzada de inteligencia artificial basada en redes neuronales con múltiples capas ocultas como:
Redes neuronales profundas (RNP): realizan operaciones matemáticas complejas para transformar datos de entrada en resultados útiles.
Redes neuronales recurrentes (RNR): procesan secuencias de datos y son útiles para tareas como el modelado del lenguaje.
Redes neuronales recurrentes (RNR): procesan secuencias de datos y son útiles para tareas como el modelado del lenguaje.
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