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PROPÓSITO

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inteligencia artificial

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¿QUÉ SABEMOS?

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La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día - desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma - recurren mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.

¿Cuáles son los retos de usar la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial habrá de transformar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites.

La limitación principal de la inteligencia artificial es que aprende de los datos. No hay otra forma en que se pueda incorporar el conocimiento. Eso significa que cualquier imprecisión en los datos se verá reflejada en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis se tiene que agregar por separado.

Los sistemas de IA actuales son entrenados para realizar una tarea claramente definida. El sistema que juega póquer no puede jugar solitario o ajedrez. El sistema que detecta fraude no puede conducir un automóvil o brindarle asesoría legal. De hecho, un sistema de IA que detecta fraude en la atención a la salud no puede detectar con precisión fraude en impuestos o en reclamos de garantías.

En otras palabras, estos sistemas son muy, muy especializados. Se enfocan en una sola tarea y están lejos de comportarse como humanos.

De la misma forma, los sistemas de autoaprendizaje no son sistemas autónomos. Las tecnologías de inteligencia artificial imaginadas que usted ve en las películas y en la televisión siguen siendo ciencia ficción. Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.

SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

La inteligencia artificial se simplifica cuando puede preparar datos para análisis, desarrollar modelos con algoritmos modernos de machine learning e integrar analítica de texto, todo en un producto. Además, puede codificar proyectos que combinen SAS con otros lenguajes, incluyendo Python, R, Java o Lua.

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