Un Compromiso Hacia el Desarrollo Sostenible y la Gobernanza Ética En un intento por abordar la gobernanza internacional de la inteligencia artificial (IA), ...
En el campo del aprendizaje automático (AM), la equidad y la ética se han convertido en preocupaciones centrales, evolucionando de consideraciones teóricas a...
La Inteligencia Artificial General (AGI), aquella entidad con la capacidad de comprender, aprender o realizar cualquier tarea intelectual a un nivel comparab...
La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento exponencial en sus capacidades debido al avance de modelos de lenguaje como GPT-3, BERT, y má...
El análisis de vídeo aplica la visión por computador a secuencias de imágenes en el tiempo. Separamos sus tareas (clasificación, detección, seguimiento, segmentación, comprensión temporal), recorremos los modelos de las convoluciones 3D a los transformadores de vídeo y los sistemas de vídeo-lenguaje, y sus riesgos de sesgo y vigilancia.
El aprendizaje semi-supervisado combina pocas etiquetas con muchos datos sin etiquetar. Explicamos cuándo funciona (supuestos de suavidad, agrupamiento y variedad), sus métodos (pseudoetiquetado, consistencia, grafos), por qué no es lo mismo que el autosupervisado y su riesgo de sesgo de confirmación.
El aprendizaje profundo usa redes de muchas capas para aprender representaciones jerárquicas de los datos, sin características diseñadas a mano. Repasamos sus fundamentos (retropropagación, aprendizaje de representaciones), sus arquitecturas y el escalado, y sus límites: datos, cómputo, robustez, interpretabilidad, alucinaciones y sesgos.
La Inteligencia Artificial (IA) ha trascendido el ámbito de la ciencia ficción para convertirse en una realidad palpable que permea cada vez más aspectos de ...
«Sesgo» nombra al menos cuatro conceptos distintos en IA: el intercepto de una neurona, el sesgo de un estimador, el del compromiso sesgo-varianza y el algorítmico. Este glosario los separa uno a uno.
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