MACHINE LEARNING VS DEEP LEARNING

Machine Learning es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos mediante algoritmos. Deep Learning es un tipo de Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas para resolver tareas complejas como visión, lenguaje y audio. La diferencia está en la profundidad del modelo, la cantidad de datos y el poder computacional necesario. ML es ideal para datos estructurados y problemas definidos; DL, para grandes volúmenes de datos no estructurados y patrones complejos. Ambas son herramientas poderosas, cada una con su lugar.  

[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] MACHINE LEARNING VS DEEP LEARNING

ALGORITMOS BASADOS EN LA NATURALEZA

Con un entorno tecnológico en constante desarrollo, el descubrimiento de nuevas técnicas y procesos para poder dar solución a diversos problemas es cada vez más, y una gran fuente de inspiración, como veremos en el presente artículo, es el entorno en el que vivimos. Conoceremos de forma general el funcionamiento de algunos algoritmos que cuyo comportamiento fue tomado de la naturaleza.

[ARTÍCULOS GENERALES] ALGORITMOS BASADOS EN LA NATURALEZA

REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y SUS APLICACIONES

Últimamente las redes neuronales artificiales están retornando a la actualidad por los logros que están consiguiendo, basadas en la conducta del cerebro humano. Las redes neuronales artificiales son un campo muy significativo dentro de la inteligencia artificial (IA) y su objetivo es tratar de buscar modelos que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales.

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