IA For Dummies

¿Qué es bias? ¿Qué es umbral? ¿Son lo mismo? No, el término "bias" (sesgo) y "umbral" no son lo mismo en un perceptrón, aunque a menudo se utilizan indistintamente en algunos contextos informales. En el contexto de las redes neuronales y los perceptrones, tienen significados ligeramente diferentes: Bias (Sesgo): El sesgo es un término que se utiliza en el contexto de las redes neuronales para referirse a un parámetro adicional que se suma ponderadamente a la suma ponderada de las entradas antes de pasarla a través de una función de activación. El sesgo permite ajustar la salida del perceptrón, permitiendo que la red sea más flexible y capaz de aprender funciones más complejas. En otras palabras, el sesgo permite que la función de activación se desplace hacia arriba o hacia abajo en el eje y. Umbral: El umbral es el valor que se compara con la suma ponderada de las entradas en un perceptrón. Si la suma ponderada de las entradas supera el umbral, el perceptrón produc...

¿Qué es el PNL? El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es la tecnología que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar el lenguaje humano de manera significativa.  Los modelos de lenguaje grande (LLM) son un subconjunto de PNL que generan respuestas de texto similares a las humanas, lo que los convierte en parte integral de muchas áreas de su vida, desde el servicio al cliente hasta la educación y el entretenimiento personalizados. Las tareas de PLN se pueden dividir en dos categorías principales:  comprensión y generación. La comprensión del lenguaje natural se refiere a la capacidad de las computadoras para entender el significado del lenguaje humano. Esta tarea incluye tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática y la respuesta a preguntas. La generación del lenguaje natural se refiere a la capacidad de las computadoras para generar texto, como poemas, historias o código. Esta tarea incluye tareas como la creación de resúmenes de t...

¿Qué es un perceptrón? Un perceptrón es una neurona artificial, es decir, un modelo matemático que intenta imitar el comportamiento de una neurona biológica. Un perceptrón tiene una serie de entradas, que se ponderan y luego se suman. El resultado de esta suma se pasa a una función de activación, que determina la salida del perceptrón. Esta función determina si el perceptrón debe "disparar" o no. En su forma más simple, si la suma ponderada es mayor que un cierto umbral, el perceptrón produce una salida activada (generalmente 1), de lo contrario, produce una salida desactivada (generalmente 0). Red neuronal Una red neuronal es un conjunto de perceptrones interconectados. Los perceptrones de una red neuronal pueden estar organizados en capas, de modo que las salidas de una capa se convierten en las entradas de la siguiente. Una red neuronal multicapa tiene dos o más capas de perceptrones. Las capas de entrada y salida son similares a las de un perceptrón simple. Las capas ocul...

  La IA Generativa es una clase de modelos que crea contenido a partir de las entradas de los usuarios. Por ejemplo, puede crear imágenes novedosas, composiciones musicales y chistes; puede resumir artículos, explicar cómo realizar una tarea o editar una foto. La IA generativa puede tomar una variedad de entradas y crear una variedad de salidas, como texto, imágenes, audio y video. También puede tomar y crear combinaciones de estas. Por ejemplo, un modelo puede tomar una imagen y texto como entrada y crear un video como salida. Podemos analizar los modelos generativos por sus entradas y salidas, que suelen escribirse como "tipo de entrada" a "tipo de salida". En la siguiente tabla, se enumeran ejemplos de modelos generativos, su entrada y un ejemplo de su resultado posible: Modelo Entrada Resultado de ejemplo Texto a texto ¿Quién inventó la carrera Le Mans? Las 24 horas de Le Mans fueron fundadas por el Automobile Club de l'Ouest (ACO), una organización automotr...

Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning Aunque la relación entre Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) pueda resultar confusa, en realidad basta con tener clara cuál es la correlación que guardan entre sí. Artificial Intelligence (Inteligencia Artificial) Campo que estudia como crear programas informáticos con la habilidad de aprender y razonar como los humanos para resolver problemas de forma creativa. Machine Learning (Aprendizaje Automático) Aplicación de la IA dedicada a la creación de algoritmos que permitan a los sistemas aprender sin intervención humana, es decir, sin necesidad de programarlos explicítamente DeepLearning (Aprendizaje Profundo) Subconjunto de ML enfocado en la creación de redes neuronales artificiales, es decir, sistemas que imitan al cerebro humano, adaptandose y aprendiendo a partir de grandes cantidades de datos