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Técnicas de Inteligencia Artificial, La inteligencia artificial IA se basa…

- - - - Supervisado:
        
        Requiere datos etiquetados previamente (ej. imágenes con nombre de personas).
        
        Aprende a predecir respuestas correctas comparando patrones.
      - No supervisado:
        
        Usa datos sin clasificar para descubrir agrupamientos o regularidades ocultas.
        
        Se aplica, por ejemplo, al reconocimiento de caracteres manuscritos.
      - Por refuerzo:
        
        El sistema recibe retroalimentación (recompensas o castigos) según sus acciones.
        
        Aprende de forma progresiva, como en el caso de vehículos autónomos que mejoran al evitar accidentes.
- - - - Redes neuronales profundas (DNN): generalistas, convierten entradas en salidas mediante operaciones complejas.
      - Redes recurrentes (RNN): procesan secuencias de datos, como frases completas.
      - Redes convolucionales (CNN): ideales para imágenes y datos visuales en múltiples dimensiones.
      - Redes generativas antagónicas (GAN): dos redes compiten entre sí (una genera y la otra evalúa), mejorando así la calidad de las salidas.
    - - Procesamiento de lenguaje natural.
      - Visión por computadora.
      - Reconocimiento de voz.
      - Generación de imágenes.
      - Diagnóstico médico y desarrollo farmacéutico.