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Posicionamiento SEO basado en Inteligencia Artificial

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    1ª parte: Todo sobre la Inteligencia Artificial (IA)

    “Dependiendo de a quién le preguntes, la IA es el mayor invento del hombre desde el descubrimiento del fuego”, CEO de Google.

     

    La IA no es una tecnología nueva, en realidad, tiene décadas de antigüedad. Casi todos los avances de la IA dependen de un avance que tiene tres décadas de antigüedad.

    Las grandes empresas han abrazado la IA como si fuera uno de los descubrimientos más importantes jamás inventados. En Estados Unidos; Amazon, Apple, Microsoft, Facebook, IBM, SAS y Adobe han incorporado la IA y el aprendizaje automático a todas sus operaciones, mientras que en China las cuatro grandes empresas -Baidu, Alibaba, Tencent y Xiaomi- se coordinan con el gobierno y trabajan en iniciativas de IA únicas y casi aisladas.

     

    Tipos de Inteligencia Artificial

    Según la misión que se pretende, la Inteligencia Artificial puede abastar diferentes rangos. En primer lugar, encontramos la estrecha, que ha sido entrenada para una tarea limitada. En el segundo puesto está la IA general, que contiene capacidades cognitivas generalizadas, que entienden y razonan el entorno como lo hacen los humanos. Por último, y la más extravagante, nos encontramos con la Superinteligencia Artificial. Ésta supera la inteligencia humana y permite a las máquinas imitar el pensamiento humano.

     

    Redes neuronales

    La IA se basa en redes neuronales artificiales, que son una clase de algoritmos de aprendizaje automático que imitan el comportamiento cognitivo mediante interacciones entre neuronas artificiales. Las redes neuronales buscan patrones e interacciones entre características para generar automáticamente el modelo que mejor se ajuste.

    No requieren que el usuario defina previamente las interacciones de las características del modelo.

     

    Aprendizaje automático

    El aprendizaje automático explora la composición y aplicación de algoritmos que aprenden de los datos. Estos algoritmos construyen modelos basados en las entradas y utilizan los resultados para predecir o determinar acciones y resultados, en lugar de seguir instrucciones estrictas.

    Objetivo

    La finalidad del aprendizaje supervisado es aprender una regla general que relacione las entradas con las salidas y el ordenador recibe ejemplos de entradas y salidas deseadas. Sin embargo, en el aprendizaje no supervisado no se proporcionan datos etiquetados al algoritmo de aprendizaje y éste debe encontrar la estructura de la entrada por sí mismo.

    En el aprendizaje por refuerzo, el ordenador utiliza el método de ensayo y error para resolver un problema.