Google Drive elimina automaticamente los elementos de la papelera tras 30 dias: Actualmente, Google Drive mantiene todos los elementos eliminados en la papelera a menos que la vacíe
Microsoft trabaja en una experiencia similar a WeChat para aplicaciones de Microsoft 365: Microsoft ha estado trabajando en una plataforma distribuida a gran escala, o base, que se ubicará en la parte superior de muchos de sus servicios basados ??en la nube
Spotify nivela las acusaciones de monopolio contra Apple tras el anuncio de Apple One: Spotify está acusando a Apple de prácticas comerciales monopólicas luego del anuncio de este último de su paquete de suscripción Apple One junto con los modelos Apple Watch Series 6 y iPad de octava generación en su evento Time Flies el martes.
Como habilitar o deshabilitar el calendario alternativo en la aplicacion Calendario de Windows 10: La aplicación Calendario de Windows 10 tiene muchas características interesantes, como conectar su Calendario de Google, Calendario de Outlook, crear nuevos eventos, cambiar el fondo del calendario, habilitar el modo oscuro, etc.
Falta el boton Fusionar y centrar esta atenuado o no funciona en Excel: El botón de la barra de herramientas Center Across Columns ya no está visible en Microsoft Excel
Como mostrar u ocultar la lista de formulas mientras escribe en Excel: Cuando comienza a escribir una fórmula en Excel, muestra una lista masiva desde donde puede elegir cualquier cosa y autocompletar la fórmula.
Como monitorear el uso de la CPU en la base de su Mac: Si a menudo ejecuta aplicaciones con un uso intensivo del procesador, es bueno vigilar el uso de la CPU de su Mac
Como transferir fotos y documentos en la carpeta segura de Samsung: Se supone que los teléfonos inteligentes son los dispositivos más privados en nuestra vida cotidiana; sin embargo, debido a ciertas limitaciones del software y otros problemas, la privacidad no siempre se mantiene en los dispositivos
Microsoft Edge podra reemplazar Safari como navegador de iPhone predeterminado: Una próxima versión del navegador Microsoft Edge para iOS permitirá a los usuarios configurarlo como el navegador predeterminado en el iPhone.
Usuarios advierten que la actualizacion de Windows 10 podria romper su menu de inicio: Después del lanzamiento de la actualización de septiembre de 2020 de Windows 10 ( KB4571756 y KB4574727 ), los usuarios informan problemas de rendimiento, fallas del menú Inicio, problemas de inicio de sesión, error temporal en el perfil de usuario, pantalla azul de la muerte y una serie de otros errores menores. Si algo de esto le suena familiar, no está solo.
Actualizacion de Windows 10 ahora te obliga a instalar Microsoft Edge: Las actualizaciones más recientes de Windows 10 para el hogar parecen estar instalando Microsoft Edge en dispositivos personales, ya sea que lo necesiten o no
Como extraer un icono de un archivo exe de Windows: A veces, está trabajando en un proyecto y necesita acceso a una versión de alta calidad del icono de una aplicación de Windows 10, pero no puede encontrar uno en Internet.
Como eliminar elementos marcados de Google Keep Notes: Google Keep es una gran herramienta para tomar notas. No está al mismo nivel que Microsoft OneNote , pero funciona muy bien para todas sus necesidades básicas para tomar notas, e incluso para algunas cosas avanzadas
Error 0x887c0032 en Windows 10: Si encuentra el error 0x887c0032 no puede reproducir video o audio en su computadora con Windows 10 cada vez que intenta reproducir un archivo de video o audio a través de la aplicación Películas y TV

Que es el aprendizaje automatico y el aprendizaje profundo en inteligencia artificial

Los dispositivos conectados a Internet se denominan dispositivos inteligentes. Casi todo lo relacionado con Internet se conoce como dispositivo inteligente

En este contexto, se puede decir que el código que hace que los dispositivos sean MÁS INTELIGENTES, para que pueda funcionar con mínima o sin intervención humana , se basa en la Inteligencia Artificial (IA). Los otros dos, a saber: Aprendizaje automático (ML) y Aprendizaje profundo (DL), son diferentes tipos de algoritmos creados para brindar más capacidades a los dispositivos inteligentes. Veamos AI vs ML vs DL en detalle a continuación para comprender lo que hacen y cómo están conectados a AI.

AI puede llamarse un superconjunto de procesos de Machine Learning (ML) y procesos de Deep Learning (DL). AI generalmente es un término general que se usa para ML y DL. Deep Learning es nuevamente, un subconjunto de Machine Learning.

Algunos argumentan que Machine Learning ya no es parte de la IA universal. Dicen que ML es una ciencia completa en sí misma y, por lo tanto, no es necesario llamarla con referencia a la Inteligencia Artificial. La IA prospera con los datos: Big Data. Cuantos más datos consuma, más precisa será. No es que siempre va a predecir correctamente. Habrá banderas falsas también. La IA se entrena en estos errores y mejora en lo que se supone que debe hacer, con o sin supervisión humana.

La inteligencia artificial no se puede definir correctamente, ya que ha penetrado en casi todas las industrias y afecta demasiados tipos de procesos y algoritmos (comerciales). Podemos decir que la Inteligencia Artificial se basa en Data Science (DS: Big Data ) y contiene Machine Learning como su parte distintiva. Del mismo modo, el aprendizaje profundo es una parte distinta del aprendizaje automático.

La forma en que el mercado de TI se inclina, el futuro estaría dominado por dispositivos inteligentes conectados, llamados Internet de las cosas (IoT) . Los dispositivos inteligentes significan inteligencia artificial: directa o indirectamente. Ya estás utilizando la inteligencia artificial (IA) en muchas tareas en tu vida diaria. Por ejemplo, escribir en el teclado de un teléfono inteligente que sigue mejorando en "sugerencia de palabras". Entre otros ejemplos en los que, sin saberlo, está tratando con Inteligencia Artificial, está buscando cosas en Internet, compras en línea y, por supuesto, las bandejas de entrada de correo electrónico de Gmail y Outlook cada vez más inteligentes.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Machine Learning es un campo de Inteligencia Artificial donde el objetivo es hacer que una máquina (o computadora, o software) aprenda y se entrene sin mucha programación. Dichos dispositivos necesitan menos programación, ya que aplican métodos humanos para completar tareas, incluido el aprendizaje de cómo desempeñarse mejor. Básicamente, ML significa programar un poco una computadora / dispositivo / software y permitirle aprender por sí solo.

Existen varios métodos para facilitar el aprendizaje automático. De ellos, los siguientes tres se usan ampliamente: Supervisado, Sin supervisión, y Aprendizaje reforzado.

Aprendizaje supervisado en Machine Learning

Supervisado en el sentido de que los programadores primero proporcionan a la máquina datos etiquetados y respuestas ya procesadas. Aquí, las etiquetas significan los nombres de fila o columna en una base de datos u hoja de cálculo. Después de suministrar grandes conjuntos de dichos datos a la computadora, está listo para analizar más conjuntos de datos y proporcionar resultados por sí mismo. Eso significa que usted le enseñó a la computadora cómo analizar los datos que se le envían.

Por lo general, se confirma con la regla 80/20. Se envían enormes conjuntos de datos a una computadora que intenta y aprende la lógica detrás de las respuestas. El 80 por ciento de los datos de un evento se envían a la computadora junto con las respuestas. El 20 por ciento restante se alimenta sin respuestas para ver si la computadora puede obtener los resultados adecuados. Este 20 por ciento se utiliza para la verificación cruzada para ver cómo está aprendiendo la computadora (máquina).

Aprendizaje automático sin supervisión

El aprendizaje no supervisado ocurre cuando la máquina se alimenta con conjuntos de datos aleatorios que no están etiquetados y no están en orden. La máquina tiene que descubrir cómo producir los resultados. Por ejemplo, si le ofrece softballs de diferentes colores, debería poder clasificar por colores. Por lo tanto, en el futuro, cuando la máquina se presenta con una nueva pelota de softball, puede identificar la pelota con etiquetas ya presentes en su base de datos. No hay datos de entrenamiento en este método. La máquina tiene que aprender sola.

Aprendizaje reforzado

Las máquinas que pueden tomar una secuencia de decisiones entran en esta categoría. Entonces hay un sistema de recompensa. Si la máquina hace bien lo que quiera el programador, obtiene una recompensa. La máquina está programada de manera que anhela las máximas recompensas. Y para obtenerlo, resuelve problemas al diseñar diferentes algoritmos en diferentes casos. Eso significa que la computadora AI utiliza métodos de prueba y error para obtener resultados.

Por ejemplo, si la máquina es un vehículo autónomo, tiene que crear sus propios escenarios en carretera. No hay forma de que un programador pueda programar cada paso, ya que no puede pensar en todas las posibilidades cuando la máquina está en la carretera. Ahí es donde entra en juego Reinforcement Learning. También puede llamarlo AI de prueba y error.

¿En qué se diferencia el aprendizaje profundo del aprendizaje automático?

Deep Learning es para tareas más complicadas. Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning. Solo que contiene más redes neuronales que ayudan a la máquina en el aprendizaje. Las redes neuronales artificiales no son nuevas. Los laboratorios de todo el mundo están tratando de construir y mejorar redes neuronales para que las máquinas puedan tomar decisiones informadas. Debes haber oído hablar de Sophia , una humanoide en Arabia Saudita que recibió la ciudadanía regular. Las redes neuronales son como cerebros humanos pero no tan sofisticadas como el cerebro.

Hay algunas buenas redes que proporcionan un aprendizaje profundo sin supervisión. Se puede decir que el aprendizaje profundo es más redes neuronales que imitan el cerebro humano. Aún así, con suficientes datos de muestra, los algoritmos de Deep Learning se pueden usar para recoger detalles de los datos de muestra. Por ejemplo, con una máquina DL con procesador de imágenes, es más fácil crear rostros humanos con emociones que cambian de acuerdo con las preguntas que se le hacen a la máquina.

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