{"id":3245,"date":"2022-07-14T12:00:00","date_gmt":"2022-07-14T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mydost.ai\/?p=3245"},"modified":"2022-07-20T22:34:42","modified_gmt":"2022-07-20T20:34:42","slug":"por-que-la-inteligencia-artificial-autodidacta-es-la-proxima-herramienta-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mydost.ai\/en\/por-que-la-inteligencia-artificial-autodidacta-es-la-proxima-herramienta-global\/","title":{"rendered":"Why is self-learning artificial intelligence the next global tool?"},"content":{"rendered":"

\u00bfQu\u00e9 es?<\/h2>\n\n\n\n

La inteligencia artificial autodidacta es un tipo de inteligencia artificial que se entrena a s\u00ed misma utilizando datos no etiquetados y que puede adquirir o renovar conocimientos con el tiempo.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial autodidacta es el m\u00e9todo de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s reciente y se basa en la l\u00f3gica difusa, de lista y filos\u00f3fica m\u00e1s floja. Esta forma de IA funciona analizando conjuntos de datos y buscando patrones recurrentes con los que pueda crear soluciones o sacar conclusiones. Se trata de una “mentalidad de aprender haciendo” porque la IA autodidacta se basa en el ensayo y error y en aprender a “rellenar los espacios en blanco”.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, esta forma de IA puede aprender, adaptarse, cambiar y volverse m\u00e1s inteligente con el tiempo. Un ejemplo de IA autodidacta es la ciberseguridad, porque cuanto m\u00e1s compartimos los datos a trav\u00e9s de Internet, m\u00e1s f\u00e1cil es que nos ataquen. Pero la IA de ciberseguridad busca cambios sutiles en el comportamiento y puede predecir cu\u00e1ndo y c\u00f3mo ser\u00e1 el pr\u00f3ximo ataque. <\/p>\n\n\n\n

Tipos de Inteligencia Artificial autodidacta<\/h2>\n\n\n\n

Hay tres tipos de inteligencia artificial de autoaprendizaje que son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Dentro de estas categor\u00edas tambi\u00e9n hay dos tipos de datos. Estos tipos de datos son los etiquetados y los no etiquetados. Los datos etiquetados utilizan par\u00e1metros de entrada y salida de forma legible para la m\u00e1quina y requieren mucho trabajo humano.<\/p>\n\n\n\n

Los datos no etiquetados s\u00f3lo tienen uno o ning\u00fan par\u00e1metro en forma legible, lo que elimina la necesidad de trabajo humano, pero se necesita una IA m\u00e1s inteligente para que los datos no etiquetados funcionen.<\/p>\n\n\n\n

1. Aprendizaje supervisado<\/h3>\n\n\n\n

El primer tipo de IA de aprendizaje autom\u00e1tico es el aprendizaje supervisado, que utiliza datos etiquetados. A este algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico se le da un breve conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto de datos es una versi\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a del conjunto de datos real y se utiliza para proporcionar al algoritmo una comprensi\u00f3n b\u00e1sica del problema, la soluci\u00f3n y los puntos de datos. El aprendizaje supervisado busca las conexiones entre los par\u00e1metros para determinar las causas y los efectos entre las diferentes variables.<\/p>\n\n\n\n

2. Aprendizaje no supervisado<\/h3>\n\n\n\n

El segundo tipo de IA autodidacta es el aprendizaje no supervisado, y utiliza datos no etiquetados, lo que significa que no es necesario el trabajo humano para hacer que el conjunto de datos sea legible por la m\u00e1quina. Una ventaja de este tipo de IA es que puede trabajar con grandes conjuntos de datos. Esta forma de IA da lugar a formaciones de estructuras ocultas y percibe las relaciones entre los puntos de datos de forma abstracta, sin necesidad de la intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n

3. Aprendizaje por refuerzo<\/h3>\n\n\n\n

La \u00faltima forma de inteligencia artificial autodidacta es el aprendizaje por refuerzo. Este tipo de IA se basa en la noci\u00f3n psicol\u00f3gica de condicionamiento, cuya teor\u00eda significa que la reacci\u00f3n (respuesta) a un objeto o acontecimiento (est\u00edmulo) por parte de una persona o animal puede modificarse mediante el aprendizaje o el condicionamiento. Como este tipo de IA se inspira en la forma en que los humanos aprenden de los datos, utiliza el ensayo y error para adquirir conocimientos y aprender nuevas situaciones. Los buenos resultados de los datos se refuerzan y los malos resultados se castigan. El algoritmo se coloca en un entorno de trabajo con un int\u00e9rprete y un sistema de recompensa. La salida se env\u00eda al int\u00e9rprete, que eval\u00faa si el resultado es bueno o no. <\/p>\n\n\n\n

Los beneficios de la inteligencia artificial autodidacta son muchos. El beneficio m\u00e1s impactante es que es m\u00e1s r\u00e1pida que otros algoritmos de IA porque no tiene que ser vigilada. Se ense\u00f1a a s\u00ed misma, por lo que no es necesario el trabajo humano ni la codificaci\u00f3n dura.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, una vez que se aprende una nueva habilidad en este sistema, es m\u00e1s f\u00e1cil poder aprender la siguiente. Esta forma de IA puede ser muy beneficiosa para la industria de los juegos, las finanzas, la banca, los coches aut\u00f3nomos, la sanidad y la rob\u00f3tica porque tiene un an\u00e1lisis en tiempo real tan pronto como los datos entran en el sistema y tiene tiempos de reacci\u00f3n cortos. Esto puede ayudar a las empresas mejorando la solidez de la compa\u00f1\u00eda y reduciendo el coste del entrenamiento de los modelos. <\/p>\n\n\n\n

Contact<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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