Inteligencia artificial & Machine Learning

MLOps, o Machine Learning Operations, revoluciona la implementación y el mantenimiento de los modelos ML al combinar los principios de DevOps con el ciclo de vida del machine learning. Incluye capacitación, pruebas, implementación y monitoreo, con el objetivo de automatizar estos procesos para mejorar la confiabilidad y la eficiencia.

Las supercomputadoras son computadoras extremadamente rápidas y poderosas que pueden resolver problemas complejos que las computadoras normales no pueden manejar. Se utilizan en diversos campos, como la ciencia, la ingeniería y los negocios, para la investigación, el diseño y el análisis de datos.

La ingeniería rápida de la IA combina arte y ciencia, guiando los modelos lingüísticos para producir los mejores resultados. Es como elegir las palabras con cuidado para instruir a un amigo brillante pero de mente literal. Inmediatos ingenieros aplican su comprensión de IA y creatividad para crear consultas para generar texto, traducir idiomas y más, asegurando respuestas informativas e inventivas.

La inteligencia artificial generativa o IA generativa es una rama de la IA centrada en la creación de contenido que utiliza redes neuronales para generar nuevos resultados a partir de instrucciones o «prompts». La IA generativa aprende a partir de grandes volúmenes de datos para producir texto, imágenes y mucho más, imitando la creatividad del ser humano. Las empresas utilizan este tipo de IA en áreas como el marketing, el soporte al cliente o la analítica, mejorando la productividad y optimizando los procesos de toma de decisiones.

Los algoritmos de aprendizaje sin supervisión descubren patrones ocultos en datos sin etiqueta. Sin resultados predefinidos, identifican estructuras, agrupaciones o relaciones inherentes. Entre los tipos clave se incluyen clustering, reducción de dimensiones y detección de anomalías, utilizados para segmentación de clientes, simplificación de datos y detección de fraudes

La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) mejora los grandes modelos de lenguaje (LLM) al combinar sus habilidades generativas con fuentes de conocimiento externas, lo que ofrece respuestas más precisas, actualizadas y contextualmente relevantes.

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que los algoritmos aprenden a partir de datos etiquetados, de forma muy parecida a como un alumno aprende con un profesor. El objetivo es predecir los resultados de las nuevas entradas invisibles mediante la identificación de pautas en los ejemplos proporcionados.

Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) refina los modelos de IA, particularmente LLMs, usando preferencias humanas. Entrena un modelo de recompensa independiente en retroalimentación humana y luego usa este modelo dentro de un algoritmo de aprendizaje de refuerzo para guiar a la IA central hacia un comportamiento más útil y alineado.

El aprendizaje por refuerzo (RL) es una técnica de machine learning en la que los agentes aprenden a tomar decisiones interactuando con un entorno, recibiendo recompensas por acciones positivas. Este enfoque de prueba y error permite a los agentes de RL optimizar su comportamiento a lo largo del tiempo, lo que lleva a logros impresionantes en robótica, juegos, atención médica y finanzas.

El machine learning cuántico es una fusión del aprendizaje automático y la computación cuántica, que utiliza ordenadores cuánticos para analizar datos complejos y resolver problemas a una velocidad sin precedentes, abriendo así nuevas perspectivas en áreas como la industria farmacéutica, las finanzas y la tecnología.

La computación cuántica tiene el potencial para revolucionar el panorama informático actual, marcando un antes y un después. Sin embargo, aunque la computación cuántica permite resolver rápidamente problemas complejos que la computación convencional no puede gestionar de manera eficiente, esta tecnología todavía tiene muchos desafíos por delante antes de cumplir con las expectativas generadas.

El análisis predictivo aprovecha los datos históricos, los algoritmos estadísticos y el aprendizaje automático para pronosticar eventos, tendencias o comportamientos futuros. Cambia el enfoque de los acontecimientos pasados a los probables resultados futuros, y responde "¿Qué sigue?". Esto permite a las organizaciones tomar decisiones proactivas basadas en datos.

Este artículo ofrece una visión general completa del sobreajuste en el aprendizaje automático, explicando qué es, por qué sucede, sus consecuencias, cómo detectarlo y estrategias para prevenirlo.

El machine learning o aprendizaje automático es un subdominio de la inteligencia artificial (IA). Se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a un sistema informático realizar tareas sin una programación específica para ellas. En otras palabras, en lugar de codificar cada instrucción, se permite que la máquina aprenda de la información y mejore su rendimiento con el tiempo.

Esta guía profundiza en los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y aprendizaje de refuerzo, cada uno adecuado para diferentes tareas. También explora casos de uso como la predicción de cambios de clientes, la previsión de ventas, el reconocimiento de imágenes, los sistemas de recomendación y la detección de fraudes, destacando algoritmos relevantes.

Un gran modelo de lenguaje (LLM) es un sistema avanzado de inteligencia artificial, especializado en el procesamiento del lenguaje natural, capaz de entender, generar e interactuar con el texto humano gracias al aprendizaje sobre grandes conjuntos de datos textuales.

El deep learning es un método de aprendizaje profundo mediante el cual la máquina es capaz de aprender y mejorar de manera autónoma. Esta técnica se basa, entre otros, en neuronas artificiales, tecnologías de reconocimiento de imágenes o del lenguaje.

La visión computarizada es un campo de IA que permite a las máquinas interpretar la información visual como humanos. Tiene diversas aplicaciones, desde imágenes médicas y automóviles autoconducidos hasta fabricación y realidad aumentada. Recursos de aprendizaje como OpenCV, TensorFlow y cursos en línea pueden ayudarle a comenzar.

La búsqueda cognitiva usa IA para comprender la intención del usuario, más allá de la coincidencia de palabras clave. El procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y los gráficos de conocimientos permiten obtener resultados profundos. Mejora la relevancia, la precisión y la experiencia del usuario en el cuidado de la salud, las finanzas, la ley y más, transformando los datos en información procesable.

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL) es un campo especializado de inteligencia artificial que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Usando técnicas computacionales y lingüísticas, NLP facilita aplicaciones como asistentes virtuales, análisis de texto y traducción automática, transformando grandes cantidades de datos no estructurados en conocimientos significativos.

Automated Machine Learning (AutoML) simplifica y acelera la creación de modelos de aprendizaje automático mediante la automatización de tareas como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la selección de algoritmos y la optimización de hiperparámetros. Esto hace que la IA sea más accesible, eficiente y, potencialmente, mejora el performance del modelo con una mínima intervención humana.

La eficacia de la inteligencia artificial (IA), cada vez más ligada a las tecnologías digitales cotidianas, no deja de aumentar. Esta tecnología recopila una gran cantidad de información a partir de los datos que recibe y la analiza para definir la mejor acción posible.

La Inteligencia General Artificial (IAG) tiene como objetivo crear máquinas con habilidades cognitivas similares a las humanas. La investigación de la IAG explora el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y las implicaciones éticas. Si bien la IAG sigue siendo esquiva, los avances nos acercan a un futuro en el que las máquinas poseen inteligencia a nivel humano.

La inferencia de IA utiliza modelos entrenados para hacer predicciones sobre nuevos datos. Implica introducir datos, procesarlos según los patrones aprendidos y generar un resultado como una clasificación o una predicción. Este proceso se utiliza en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes y la detección de fraudes.

Los agentes de IA están revolucionando la tecnología al permitir acciones autónomas y comportamientos orientados a objetivos. Se utilizan en varias aplicaciones, desde chatbots hasta coches autoconducidos. OVHcloud ofrece soluciones de desarrollo e implementación de IA.

La infraestructura de inteligencia artificial (IA) es la base tecnológica que permite a las organizaciones implementar, gestionar y optimizar soluciones basadas en IA. Esto, a gran escala. Ya se trate de datos masivos, modelos complejos o la necesidad de una gran potencia de cálculo a través de GPU, cada proyecto de IA necesita una infraestructura sólida y adaptada.

El machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial, tiene un enorme impacto en nuestras vidas y tareas cotidianas, y su papel aumenta a medida que la red empresarial se vuelve más sofisticada. El machine learning se define como el proceso de una computadora que resuelve problemas usando algoritmos.