Fundamentos conceptuales de la inteligencia artificial (IA)
se basan en la idea de que las máquinas pueden simular procesos cognitivos humanos como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones.
• Supervisado: Aprende a partir de datos etiquetados (entrada + salida esperada). Ej: Clasificación de imágenes, predicción de precios
• No supervisado: Encuentra patrones en datos sin etiquetas. Agrupamiento de clientes, reducción de dimensiones
• Semisupervisado: Combina datos etiquetados y no etiquetados para mejorar el aprendizaje. Ej: Reconocimiento facial con pocos ejemplos
• Por refuerzo: Aprende mediante prueba y error, optimizando recompensas. Ej: Juegos, robótica, navegación autónoma
• Aprendizaje profundo: Usa redes neuronales con muchas capas para aprender representaciones complejas Ej: Traducción automática, diagnóstico médico