Fundamentos de IA
Definición
Los fundamentos de IA abarcan las ideas centrales detrás de la inteligencia artificial: qué entendemos por aprendizaje, representación y generalización. Esto incluye aprendizaje supervisado y no supervisado, optimización y la relación entre datos, modelos y objetivos.
Estas ideas sustentan tanto el aprendizaje automático clásico como el aprendizaje profundo. Comprenderlas te ayuda a elegir el paradigma adecuado, interpretar resultados y razonar sobre límites (p. ej., requisitos de datos, sesgo, robustez).
Cómo funciona
En la práctica, se recopilan o etiquetan datos; se elige un modelo (p. ej., una función o red); y se optimiza un objetivo (pérdida o recompensa) para que el modelo se ajuste a los datos. El resultado es una predicción (o acción) sobre nuevas entradas. El pipeline se basa en fundamentos matemáticos — probabilidad, álgebra lineal, optimización — y evaluación sobre datos reservados para asegurar generalización en lugar de memorización.
Casos de uso
Las ideas fundamentales de ML se aplican donde haya datos y un objetivo de predicción u optimización bien definido.
- Construcción de clasificadores (p. ej., detección de spam, análisis de sentimientos) a partir de datos etiquetados
- Aprendizaje de representaciones para sistemas de recomendación o búsqueda
- Formulación de la toma de decisiónes como predicción u optimización (p. ej., pronóstico, control)
Documentación externa
- Curso acelerado de ML de Google — Introducción a conceptos de ML
- MIT 6.S191 – Introducción al aprendizaje profundo — Clases y materiales