Ir al contenido principal

Entradas

IA & Programación Genética

  Sí, genética. Has leído bien. No te sorprendas por la cantidad de técnicas, tecnologías y conceptos que hay en el campo de la inteligencia artificial, porque aparecerán muchos más. Sobre todo porque la IA es ahora una de las tecnologías más de moda, pero sin duda la que más revolucionará y cambiará nuestras vidas. ¿Qué es computación genética? La programación genética es una técnica de inteligencia artificial que se basa en la evolución natural para encontrar soluciones a problemas complejos. Funciona mediante la creación de una población inicial de soluciones posibles, que luego son evaluadas y seleccionadas de acuerdo a ciertos criterios de optimización. Los individuos más aptos son entonces combinados y modificados para generar una nueva generación de soluciones, y este proceso se repite varias veces hasta que se alcanza una solución óptima. Aplicaciones actuales La programación genética se ha utilizado con éxito en una amplia variedad de campos, como la optimización de rutas en

PLN y computación cognitiva en IA

  Ya sé qué estas familiarizad@ con los asistentes personales como Google Home, Alexa o Siri. ¿Pero sabes qué tecnologías del ámbito de la inteligencia artificial utilizan? Hoy toca hablar de la computación y tecnologías cognitivas. Modificar imagen ¿Qué es computación cognitiva? La computación cognitiva es un campo de estudio dentro de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar sistemas y algoritmos que puedan simular, ampliar o mejorar las capacidades cognitivas humanas. Esto incluye habilidades como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la percepción visual y auditiva, el razonamiento y la toma de decisiones. ¿Cuál es el objetivo de este campo? Uno de los objetivos principales de la computación cognitiva es crear sistemas que puedan entender y procesar información de manera similar a como lo hacen los seres humanos. Esto se logra mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, redes neuronales y algoritmos de procesamiento del lenguaje

IA y computación Afectiva

H ace poco escribí de la computación cognitiva y de sus aplicaciones reales. Hoy hablaré de un campo de invitación que va incluso más allá de la computación cognitiva. Se trata de la computación Afectiva o de como la computación puede interpretar e incluso transmitir emociones. Por: Oscar Trabazos / Data & AI ¿Qué es computación Afectiva? La computación afectiva se ha convertido en un campo de investigación en constante crecimiento en los últimos años. Se trata de un área interdisciplinaria que combina la psicología, la neurociencia y la tecnología para desarrollar sistemas computacionales capaces de reconocer, interpretar y simular las emociones humanas. Objetivos de su investigación El objetivo principal de la computación afectiva es crear sistemas capaces de entender las emociones y las necesidades de los usuarios, y adaptarse a ellas para proporcionar una experiencia de usuario más satisfactoria. Esto se logra mediante el uso de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural,

Medir el sentimiento de los usuarios en las redes sociales

  Hoy quiero hablar de una técnica que he investigado e implementado desde hace más de 15 años. Se trata de la detección y medición de los sentimientos de las personas hacia las marcas, expresados en las conversaciones dentro de las redes sociales. Lo primero que quiero aclarar es que medir el sentimiento no es lo mismo que medir la reputación de una marca. Ya que medir reputación implica más variables (al menos 7) aparte del sentimiento. Esto lo quiero remarcar, porque algunas soluciones explotadas en marketing dicen medir reputación de marca, cuando únicamente están midiendo sentimientos., hecho que ciertamente confunde al gestor de la marca y a los expertos en marketing. Por lo que dejo para otro futuro post, hablar de reputación, IA y marcas. Por: Oscar Trabazos / Data & AI IA para medir sentimientos Si, se pueden aplicar técnicas de inteligencia artificial para analizar el sentimiento en las redes sociales. Uno de los enfoques más comunes es el uso de algoritmos de procesamien