La Teoría de Bayes y su papel en la inteligencia artificial
La teoría de Bayes permite actualizar probabilidades con nueva información, y es clave en muchos métodos de inteligencia artificial. Esta entrada explora cómo se aplica en machine learning para gestionar la incertidumbre de forma rigurosa y eficiente.
Redes Neuronales: El Poder de las Capas
En este artículo, desentrañamos el fascinante proceso mediante el cual las máquinas ajustan sus parámetros para reconocer dígitos manuscritos. Con ejemplos visuales, explicaciones matemáticas accesibles y fragmentos de código Python, te mostraremos el «detrás de escena» de una de las aplicaciones más comunes de la inteligencia artificial.
Neuronas artificiales y perceptrones: La base de las redes neuronales
En esta entrada de blog, describimos las neuronas artificiales y el perceptrón; los cimientos de las redes neuronales. Reflexionaremos sobre si estos modelos, inspirados en las neuronas biológicas, pueden replicar procesos cognitivos complejos como la consciencia, un debate en el que figuras como Roger Penrose han aportado perspectivas críticas.
Anatomía de un algoritmo de IA
En esta entrada, exploraremos. a diferentes niveles de dificultad, cómo los algoritmos de ML ajustan sus parámetros para resolver problemas. Veremos que, en esencia, todo se reduce a un problema de minimización de errores.