Categoría: Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial: machine learning, deep learning, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos

Una reflexión sobre la lingüística computacional y el papel de los Lingüistas en el desarrollo actual de la inteligencia artificial.

En este post se explica el porqué es muy difícil garantizar el derecho al olvido cuando se utilizan grandes modelos de lenguaje.

Se muestran las diferencias de Modelos fundacionales versus modelos tradicionales de machine learning en opinión propia y de Chip Huyen.

El concepto de ingeniería de inteligencia artificial y tres factores que explican el crecimiento de las soluciones de inteligencia artificial

Frente al posible abandono de las capacidades cognitivas frente a los LLM se destaca la ventaja de los expertos y el conocimiento.

Comprender que la inteligencia artificial es una ingeniería, una inteligencia diseñada nos permite evitar fantasías y entender sus retos.

En este post se presentan dos formas de reutilización del conococimiento en deep learning: el transfer learning y el meta aprendizaje.

Abordamos el aprendizaje jerárquico, es decir la descomposición de un problema en sub-problemas y el aprendizaje de cómo realizar cada una.

Datos sobre el entrenamiento de modelos generativos y sus dimensiones y tendencias de trabajo para mayor eficiencia y desempeño.

El post plantea trece retos para los sistemas generativos y algunas formas de hacerles frente, tal y como se ve en el inicio de 2025.