Categoría: Inteligencia Artificial

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

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.

Se presenta una comparativa, en siete aspectos, entre la cognición humana y lo que aportan los modelos generativos de IA

Hablamos de Computación afectiva y voz viendo cómo se utilizan elementos físicos del sonido de la voz con las emociones.