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Aporta: Herramientas para representar datos como vectores y matrices.

Aplicación: Es la base de las redes neuronales y del procesamiento de imágenes o sonidos.

Ejemplo: En el reconocimiento facia

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Aportación:
Ayudan a la IA a aprender de los datos, estimar resultados y manejar la incertidumbre.
Aplicación en IA:
Se aplican en modelos predictivos, clasificación, análisis de datos y aprendizaje automático (machine learning).
Ejemplo:
Los sistemas de predicción del clima o los filtros de correo spam usan probabilidad para decidir sus respuestas.

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Aportación:
Permite optimizar los modelos de IA ajustando sus parámetros para obtener los mejores resultados.
Aplicación en IA:
Se usa en el entrenamiento de redes neuronales mediante el descenso del gradiente (minimizar errores).
Ejemplo:
Cuando una red neuronal aprende a reconocer objetos, el cálculo se usa para “mejorar” su precisión poco a poco.

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  Aportación:
Ayuda a medir cuánta información contiene un conjunto de datos y a eliminar datos innecesarios.
Aplicación en IA:
Se usa en la selección de características, compresión de datos y procesamiento del lenguaje natural.
Ejemplo:
En sistemas como Ch

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Aportación:
Proporciona las reglas del razonamiento formal y la toma de decisiones.
Aplicación en IA:
Se usa en la IA simbólica, sistemas expertos y razonamiento automático.
Ejemplo:
Un sistema que diagnostica enfermedades siguiendo reglas (“si hay fiebre y tos, entonces…”) se basa en lógica matemática.

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Aportación:
Permite representar relaciones entre elementos mediante nodos y conexiones.
Aplicación en IA:
Se usa en redes neuronales, redes sociales, rutas y recomendaciones.
Ejemplo:
Google usa teoría de grafos para analizar las conexiones entre páginas web (algoritmo PageRank).

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Aportación:
Permite encontrar soluciones más eficientes y rápidas a problemas complejos.
Aplicación en IA:
Se usa en la planificación, logística, economía, transporte y entrenamiento de modelos.
Ejemplo:
Optimizar rutas de entrega o minimizar el consumo de energía en un sistema automatizado.

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Siglo XVII – Descartes y Fermat
Geometría analítica, vínculo entre álgebra y geometría.

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Siglo XVII – Newton y Leibniz
Creación del cálculo diferencial e integral.

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Siglo XIX – Gauss, Riemann, Cauchy
Expansión en álgebra, teoría de números, geometrías no euclidianas y análisis matemático.

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Siglo XX – Matemáticas modernas

Desarrollo de la teoría de conjuntos, computación, estadística, probabilidad y matemáticas aplicadas.

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Siglo XXI – Era digital

Inteligencia artificial, criptografía, big data y aplicaciones de las matemáticas en la tecnología.