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George Boole desarrolla el álgebra booleana, un sistema matemático fundamental para la lógica computacional y la programación. Esta base matemática permite representar operaciones lógicas que son esenciales en el funcionamiento de las computadoras y la IA.

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Karl Pearson establece las bases de la estadística moderna con el coeficiente de correlación y la prueba chi-cuadrado. Estas herramientas estadísticas son cruciales para el análisis de datos y el aprendizaje automático en IA.

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Alan Turing presenta su concepto de 'máquina universal', estableciendo las bases matemáticas de la computación. Este modelo teórico es fundamental para entender los límites y posibilidades de la computación y la IA.

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Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el primer modelo matemático de una neurona artificial, estableciendo las bases de las redes neuronales artificiales que son fundamentales en el deep learning actual.

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Frank Rosenblatt desarrolla el perceptrón, el primer algoritmo de aprendizaje automático basado en redes neuronales. Su modelo matemático sienta las bases para el desarrollo de redes neuronales más complejas.

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Lotfi Zadeh introduce la teoría de conjuntos difusos, proporcionando un marco matemático para manejar la incertidumbre y la imprecisión en la IA, fundamental para sistemas de toma de decisiones.

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Seppo Linnainmaa desarrolla el algoritmo de retropropagación, una técnica matemática crucial para el entrenamiento de redes neuronales profundas que revolucionaría el aprendizaje automático.

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John Hopfield desarrolla las redes neuronales recurrentes, un modelo matemático que permite a las redes neuronales procesar secuencias temporales, crucial para el procesamiento del lenguaje natural.

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Vladimir Vapnik desarrolla las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), un modelo matemático potente para clasificación y regresión que optimiza la separación de datos en espacios de alta dimensión.

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Ian Goodfellow introduce las GAN (Redes Generativas Adversarias), un marco matemático revolucionario que permite a las redes neuronales generar datos nuevos y realistas, fundamental para la IA creativa.