ENSAYO SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING

ENSAYO SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING

INTRODUCCIÓN SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial (IA), aparece cada vez más en nuestras vidas, ya que hace posible que las máquinas puedan aprender de las nuevas experiencias, que ocurren mayormente en un aprendizaje profundo y en cuanto al procesamiento de un lenguaje natural. Debido a que el ser humano día tras día puede ir mejorando todo aquello con la idea de realizar las actividades, que desde hace años se han estado realizando, como por ejemplo en la creación de máquinas, computadoras, robots e incluso los mismos softwares, por lo que nos pueden ayudar a realizar nuestras actividades diarias, así con el fin de que no realicemos tanto esfuerzo.

Durante muchos años pasados, nosotros hemos pensado con construir las máquinas inteligentes o programas que pueden realizar tareas, como por ejemplo los coches que se conducen por sí solos, diagnosticar las enfermedades, limpiar en nuestros hogares, incluso él matemático George Boole nos argumenta que por primera vez en la historia que él razonamiento lógico podría sistematizarse de la misma manera que nos argumenta de resolver las ecuaciones diferenciales, al igual que poder analizar los circuitos electrónicos.

INTRODUCCIÓN SOBRE EL MACHINE LEARNING

En la actualidad, Machine Learning es un concepto que se escucha con frecuencia en la industria de TI y es un campo de la inteligencia artificial, que conlleva a una gran simplificación del proceso que podemos aplicar y como su nombre lo dice, trata en la construcción de los sistemas que aprenden de los datos.

Las máquinas pueden ser complejas, debido a que sus capacidades limitadas pueden mejorar la propia funcionalidad son simples, lo cual este proceso de Machine Learning, es una aplicación de la inteligencia artificial que padece de muchas aplicaciones y es una gran herramienta que buscan mejorar el análisis de los datos.

DESARROLLO

• INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Cuando nació la Inteligencia Artificial

El tema de la inteligencia artificial nació en 1956, tiene muchos conceptos en sí mismo y después de años de investigación, lo definieron como el objetivo de ciertas teorías, ciencias y tecnologías, una combinación de algunos algoritmos, la máquina resultante se presentará en capacidad humana, pudiendo definirse de diferentes formas según el método que se quiera brindar.

Pionero de la robótica Norbert Wiener

El pionero Norbert Wiener nos dijo que el objetivo es desarrollar estas máquinas, que deben simular el comportamiento de los animales, para unificar la teoría matemática, la automatización y la electrónica. Esta es una contribución muy notable porque tiene muchas ideas sobre Don Ramon.

Mucha comprensión al respecto, las absorbió, y le hizo saber su propia explicación matemática, creyó que el ingenio puede imitar al ser humano en su comportamiento y forma. por lo que tiene una gran posibilidad de realizar las actividades intelectuales e involucrar el movimiento y la manipulación parece suceder de inmediato antes mencionadas, es un hecho directo.

1943. El primer modelo matemático e informático de la neurona

El primer modelo fue propuesto por Warren McCulloch y Walter Pitts, quienes, inspirados en el comportamiento neuronal, propusieron el primer modelo de neuronas animales y cerebrales, que proporciona una buena abstracción matemática simbólica de la actividad cerebral.

En este modelo, consta de varias entradas y salidas, que se obtienen a partir de combinaciones lineales, donde cada neurona tiene un tamaño de paso de umbral predeterminado como base del modelo. Para explicar con más detalle, se explicará cada punto del modelo neuronal:

Modelo biológico de una neurona

Según la teoría del modelo de red neuronal anterior, es la base y fundamento del sistema. Constituye una unidad atómica del sistema nervioso, que transmite específicamente los impulsos nerviosos y permite la comunicación entre ellos. La única diferencia es el resto de las células biológicas, porque la señal pasa a través de reacciones electroquímicas difíciles que se propagan de una neurona a otra neurona.

En este modelo biológico de neuronas, los científicos explicaron que el mecanismo de aprendizaje pertenece al tipo de red, porque pueden usarse para explicar el comportamiento y el sistema de inteligencia artificial en el cerebro, porque es una estructura especial que puede procesar información compleja para estímulos biológicos. es representativo. Estimaron que el cerebro humano se puede dividir en tres etapas, que son: axones, Detrinas y cuerpos celulares.

En la siguiente imagen se explica que representa el modelo de las neuronas biológicas:

[pic 1]

Figura 1.- Modelo fisiológico de una neurona.

En la siguiente figura, representa que los científicos se inspiran en las neuronas humanas, tiene un núcleo en todas las partes moradas del lado izquierdo, son el cuerpo o área de esa célula, tiene un núcleo similar al tipo del cerebro, el proceso tiene dendritas para conectarse con otras neuronas y usarse como entrada, la neurona se puede considerar como una computadora, el teclado, el mouse y la cámara serán las dendritas, y el núcleo y el cuerpo celular son las unidades centrales del proceso y procesos eléctricos, el axón es la pantorrilla cubierta por unas cosas amarillas, protegerá la señal electroquímica que pasa a través de la célula, el axón y su extremo son la verificación púrpura en el lado derecho que se conectarán con otras neuronas, y luego lo hará con un modelo biológico.

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