3.2 | Lectura Modelos de IA
Instrucciones:
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Modelos en IA

Un modelo en IA es un sistema matemático y computacional que procesa datos para identificar patrones, hacer predicciones y tomar decisiones. Se construye a partir de algoritmos y se entrena con grandes volúmenes de información para mejorar su precisión.
En esencia, un modelo de IA recibe datos de entrada, los analiza mediante cálculos estadísticos y devuelve un resultado. Puede ser utilizado para tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, recomendaciones personalizadas y muchas más.
Por ejemplo, un modelo de IA en una aplicación de traducción aprende patrones lingüísticos a partir de millones de textos en diferentes idiomas. Luego, cuando se le da una frase nueva, utiliza lo aprendido para generar la traducción más precisa posible.
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Supervisado – Aprende con datos etiquetados (ejemplo: detección de spam).
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No supervisado – Encuentra patrones sin etiquetas (ejemplo: segmentación de clientes).
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Por refuerzo – Aprende por prueba y error con recompensas (ejemplo: IA en videojuegos).
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Generativos – Crean contenido nuevo (ejemplo: ChatGPT, DALL·E).