La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las computadoras y máquinas simular el aprendizaje humano, la comprensión, la resolución de problemas, la toma de decisiones, la creatividad y la autonomía.
Las aplicaciones y dispositivos equipados con IA pueden ver e identificar objetos. Pueden entender y responder al lenguaje humano. Pueden aprender de nueva información y experiencia. Pueden hacer recomendaciones detalladas a usuarios y expertos. Pueden actuar de manera independiente, reemplazando la necesidad de inteligencia o intervención humana (un ejemplo clásico es un automóvil autónomo).
Pero la mayoría de los investigadores, profesionales y titulares relacionados con la IA se centran en los avances en la IA generativa, una tecnología que puede crear texto, imágenes, videos y otros contenidos originales.
Directamente debajo de la IA, tenemos el machine learning, que consiste en crear modelos entrenando a un algoritmo para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos. Abarca una amplia gama de técnicas que permiten a las computadoras aprender y hacer inferencias basadas en datos sin estar programadas explícitamente para tareas específicas.
Hay muchos tipos de técnicas o algoritmos de machine learning, incluyendo regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosque aleatorio, máquinas de vectores de soporte (SVM), k-vecinos más cercanos (KNN), agrupación en clústeres y más. Cada uno de estos enfoques es adecuado para diferentes tipos de problemas y datos.
