Innovador Inteligencia artificial
Cada año, las empresas invierten cada vez más en tecnología de inteligencia artificial. En el corto período comprendido entre 2015 y 2019, el número de empresas que utilizan IA creció en la asombrosa cifra de 270%. Esta tendencia no muestra signos de detenerse y se predice que para 2030, la IA podría ser una industria de 15 billones de dólares.
Un estudio de ejecutivos encontró que mejorar las características, funciones y el rendimiento de los productos era el objetivo principal de la IA en los negocios. Sin embargo, los casos de uso de la IA en la industria son muy variados. Obtiene de todo, desde filtros de spam, correo electrónico inteligente, automatización de procesos, vigilancia hasta IA conversacional avanzada, chatbots, asistentes personales inteligentes y más.
A medida que la IA sigue ganando popularidad, sus casos de uso se expanden y evolucionan hacia nuevas áreas. Pero los casos de uso no son lo único que está evolucionando. La propia IA sigue avanzando cada año. Sin embargo, hay un problema. Aproximadamente 60% de empresas citan la “escasez de talento en ciencia de datos” como la principal barrera para realizar su potencial de IA. Ahí es donde entra en juego la IA Superior.
¿Qué incluye?
Aprendizaje profundo
- El cerebro humano consta de una red avanzada de células llamadas neuronas. El aprendizaje profundo, un subcampo de vanguardia en el aprendizaje automático, tiene como objetivo modelar algoritmos de manera similar a cómo lo hace el cerebro. DL es excelente para agregar valor a través del aprendizaje supervisado a partir de datos etiquetados, algo que las empresas tienen mucho. En pocas palabras, el aprendizaje profundo puede manejar más datos, crear modelos más grandes y manejar más computación. Esto conduce a mejores algoritmos y nuevos conocimientos avanzados. Los modelos de aprendizaje profundo son muy flexibles y escalables, lo que significa que pueden seguir avanzando mucho más allá de su creación original. Los estudios de McKinsey pronostican que varias industrias podrían verse afectadas por el aprendizaje profundo.
Aprendizaje reforzado
- El aprendizaje por refuerzo es el proceso de entrenar modelos de aprendizaje automático para tomar la decisión correcta mediante castigos y recompensas. Para entrenar el modelo, la IA suele obtener recompensas o penalizaciones por cada acción que realiza. A través del refuerzo, mejora en el logro del resultado deseado.
Redes generativas adversarias (GAN)
- Las GAN han sido descritas como "la idea más interesante de los últimos diez años en aprendizaje automático". Las GAN pueden generar contenido nuevo aprendiendo patrones en los datos de entrenamiento. El algoritmo de aprendizaje automático no suele estar supervisado y tendrá dos componentes principales. En primer lugar, se capacitará para generar nuevos contenidos. En segundo lugar, un modelo discriminador intentará clasificar si ese contenido es real o falso. Si puedes engañar al modelo, podrás tener un alto grado de confianza en el contenido.
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