En primer lugar, supongamos que sabe que lo que se llama ‘aprendizaje automático’ en la IA se trata realmente de redes neuronales profundas, de las cuales hay al menos 27 arquitecturas únicas. Dos de estas, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes (con LSTM) son las tecnologías fundamentales en IA de imagen, video, texto e idioma. Esos son los dos únicos campos que actualmente son comercialmente viables en la actualidad.
Las respuestas más informativas sobre lo que sigue son las siguientes:
- Aprendizaje de refuerzo: en el núcleo de los autos autónomos, la robótica, el juego y en mi humilde opinión, el próximo gran avance. Si bien todas las demás tecnologías asociadas con la IA describen un conjunto de herramientas específico, en el caso de RL en realidad solo estamos hablando de un grupo de problemas similares (búsqueda de objetivos). No hay una sola herramienta establecida aquí. Los dos tipos de soluciones principales son actualmente TD-Learning y Q-Learning, pero sin duda habrá más por venir.
- Redes neuronales adversas generativas (GANS): las GANS son un enfoque potencial para resolver los problemas que las CNN y las RNN requieren conjuntos de entrenamiento gigantes que con frecuencia no están disponibles o son demasiado costosos de adquirir. En pocas palabras, GANS enfrenta dos CNN (o potencialmente RNN) uno contra el otro para detectar ejemplos verdaderos, uno para crear falsificaciones realmente buenas. Cuando han luchado para detenerse, el sistema está entrenado y solo ha utilizado un modesto conjunto de entrenamiento para comenzar.
- Las máquinas para responder preguntas (piense en el Watson original) merecen estar en la lista. Utilizan front-end y back-end de PNL para recibir y entregar los resultados de búsqueda, pero lo que sucede en el medio es diferente. A diferencia de la búsqueda simple que ofrece una lista de fuentes donde se puede encontrar la respuesta, los QAM deben entregar la respuesta correcta más probable. Esta es la respuesta de aprendizaje automático para sistemas expertos.
Si recién estuvieras entrando en la ciencia de datos y tuvieras que elegir uno como enfoque profesional, apostaría por el aprendizaje de refuerzo.
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