El objetivo de los algoritmos, las inteligencias artificiales y del machine learning es replicar los procesos de decisión del cerebro humano. Es decir, el algoritmo realiza todo el proceso de búsqueda, imitando la forma en la que lo haría un ser humano, en pocos segundos y muestra al usuario el resultado. Este proceso sería muy largo si lo realizara una persona, pero los algoritmos desarrollados artificialmente pueden hacerlo en pocos segundos.
#5 Perdona pero si, la ecuación de Bellman es la base de los movimientos en IA y machine learning. NO soy un experto pero si he hecho un par de cursos donde se enseña machine learning con python, y en ambos la parte matematica, se apoyaba en esta ecuación.
#1 Por no decir que dice que "Es decir, el algoritmo realiza todo el proceso de búsqueda, imitando la forma en la que lo haría un ser humano, en pocos segundos y muestra al usuario el resultado."
¿Pocos segundos? Un algoritmo se procesa en milisegundos.
He leido el artículo porque no me creia que alguien estuviese tan despistado con lo que es un algoritmo y que escribiese un artículo sobre ello...
Pero sí.
Mejor que se mire la definición en la wiki: un algoritmo es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades.
Por ejemplo: Una receta de cocina es un algoritmo.
¿Qué es un algoritmo en machine learning? Eso ya es más complicado... pero tampoco es lo que dice... ni tiene porque estar relacionado con "que la máquina aprenda las preferencias del usuario".
Por ejemplo: Todo el reconocimiento facial se hace con algoritmos de ml, la busqueda de patrones en datos (por ejemplo la evolución del precio de un producto en una zona) se hace con machine learning, los sistemas de conducción analizan la carretera buscando objetos y situaciones aprendidas con algoritmos ml...
Comentarios
#4 El que ha escrito el artículo no sabe lo que es un algoritmo, ni mucho menos lo que es un aprendizaje por refuerzo.
No se porque pones esa referencia que no tiene relación con el artículo.
#5 Perdona pero si, la ecuación de Bellman es la base de los movimientos en IA y machine learning. NO soy un experto pero si he hecho un par de cursos donde se enseña machine learning con python, y en ambos la parte matematica, se apoyaba en esta ecuación.
#7 Sí, el enlace tiene que ver con el ml, pero el artículo no.
Estoy por votarla negativo. No explica qué es un algoritmo y se lía con definiciones...
#1 El algoritmo base de la IA es la ecuación de Bellman, adaptada a procesos estocásticos (no detterministas) introduciendo coeficientes de ponderación y factor probabilidad.
https://www.researchgate.net/publication/322092684_Programacion_Dinamica_y_Aprendizaje_por_Refuerzo-Simulacion_y_aplicacion_a_sistemas_electromecanicos
#1 Por no decir que dice que "Es decir, el algoritmo realiza todo el proceso de búsqueda, imitando la forma en la que lo haría un ser humano, en pocos segundos y muestra al usuario el resultado."
Un algoritmo se procesa en milisegundos.
¿Pocos segundos?
tan sencillo se ha propuesto explicarlo, que se ha quedado en nada el artículo
He leido el artículo porque no me creia que alguien estuviese tan despistado con lo que es un algoritmo y que escribiese un artículo sobre ello...
Pero sí.
Mejor que se mire la definición en la wiki:
un algoritmo es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades.
Por ejemplo: Una receta de cocina es un algoritmo.
¿Qué es un algoritmo en machine learning? Eso ya es más complicado... pero tampoco es lo que dice... ni tiene porque estar relacionado con "que la máquina aprenda las preferencias del usuario".
Por ejemplo: Todo el reconocimiento facial se hace con algoritmos de ml, la busqueda de patrones en datos (por ejemplo la evolución del precio de un producto en una zona) se hace con machine learning, los sistemas de conducción analizan la carretera buscando objetos y situaciones aprendidas con algoritmos ml...
Una explicación visual clásica