Presentación de Ciencias de la Computación y Tecnología

El aprendizaje tecnológico (TL) y la inteligencia artificial (IA) son campos estrechamente relacionados que han avanzado significativamente en los últimos años, revolucionando diversas industrias y la vida cotidiana. La inteligencia artificial se refiere al concepto más amplio de máquinas capaces de realizar tareas de una manera que consideraríamos "inteligente", mientras que el aprendizaje tecnológico es un subconjunto de la IA que implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren su rendimiento en tareas específicas a través de la experiencia. La IA abarca una amplia gama de tecnologías, incluyendo sistemas basados en reglas, procesamiento del lenguaje natural (PLN), robótica y visión artificial. El aprendizaje automático (ML), por otro lado, se centra en el desarrollo de modelos que aprenden patrones a partir de datos, lo que permite a los sistemas realizar predicciones, clasificar información o incluso generar nuevos datos basados en experiencias aprendidas.

En esencia, el aprendizaje automático se puede clasificar en tres tipos principales: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan con datos etiquetados, lo que significa que los datos de entrada se emparejan con la salida correcta. Esto se usa comúnmente en tareas como la detección de spam, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz. El aprendizaje no supervisado, en cambio, trabaja con datos no etiquetados, donde el sistema intenta identificar patrones o agrupaciones ocultas, a menudo utilizadas en tareas de agrupamiento o detección de anomalías. El aprendizaje por refuerzo es un sistema basado en la retroalimentación donde un agente aprende a actuar dentro de un entorno para maximizar las recompensas acumulativas, comúnmente utilizado en robótica y videojuegos.

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