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Conferencia sobre tecnológia e AI, inicia con versiculo biblico

Conferencia sobre tecnológia e AI, inicia con versiculo biblico

Introducción:

En una reconocida conferencia sobre Machine Learning e Inteligencia Artificial, se inicio con la lectura de un versiculo biblico que se encuentra en el libro de Daniel:

Dan 12:4 Pero tú, Daniel, guarda en secreto estas palabras y sella el libro hasta el tiempo del fin. Muchos correrán de aquí para allá, y el conocimiento aumentará.

AI es la abreviatura de:»Artificial Intelligence», que hace referencia al concepto de inteligencia artificial, una cualidad que las maquinas y sistemas informaticos han desarrollado con mucho exíto en los últimos años.

Video:

Machine Learning: Pasado, Presente y Futuro - Luis Bravo - DevFest, Google Developers Group

Que es Inteligencia Artificial:

La simulación que realizan determinadas máquinas y sistemas informáticos de los procesos de inteligencia humana se conoce como Inteligencia Artificial. Este concepto abarca desde la automatización de procesos hasta la robótica avanzada.

Existen varios criterios para clasificar la inteligencia artificial. Uno de ellos la divide en dos grandes tipos: Inteligencia Artificial Débil e Inteligencia Artificial Fuerte.

La inteligencia artificial débil se conoce también como inteligencia artificial estrecha y agrupa a los sistemas concebidos y entrenados para una tarea particular. Los asistentes virtuales son un ejemplo de IA débil.

La inteligencia artificial fuerte engloba a sistemas de IA que poseen habilidades cognitivas humanas generalizadas. Estos sistemas son capaces de resolver tareas desconocidas, pues cuentan con la “inteligencia” para encontrar una solución.

Que es Machine Learning:

Se traduce como Aprendizaje Automático, que es una ramificación de la Inteligencia Artificial, en la cual se busca que los sistemas computarizados adopten los mecanismos de aprendizaje de los humanos. Así, los algoritmos propios del Machine Learning tienen la capacidad de modificarse para adaptarse a los datos procesados.

Su objetivo es resolver problemas computacionales, como descubrir patrones de comportamiento imperceptibles a simple vista, o efectuar una serie de tareas complejas de forma automática. Por esta razón, se complementa recíprocamente con la función del Big Data.

La principal diferencia entre Big Data y Machine Learning es la siguiente: el Big Data tiene la capacidad de organizar y procesar la información de las grandes cantidades de datos que recopila, con el fin de facilitar su consulta. En cambio, el Machine Learning realiza los análisis avanzados de estas bases de datos organizadas, con el fin de identificar con mayor facilidad patrones y tendencias que se enfocan a delimitar de forma precisa las decisiones de negocio.

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