La IA se entrena mediante el aprendizaje automático, que utiliza diferentes técnicas según el tipo de tarea que se desea realizar y el tipo de datos que se tienen disponibles. 

Cuando la Inteligencia Artificial se entrena con machine learning, se busca mejorar su capacidad de realizar tareas específicas a medida que se le suministran más datos y se ajustan los parámetros de su modelo.

En la actualidad, existen tres tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, el modelo de la IA se entrena utilizando datos etiquetados, es decir, datos que ya han sido clasificados o categorizados previamente. El objetivo de la IA es aprender a identificar patrones y relaciones entre los datos de entrada y su correspondiente etiqueta de salida.

En el aprendizaje no supervisado, la IA se entrena utilizando datos no etiquetados, lo que significa que no hay información previa sobre cómo deben ser clasificados o agrupados los datos. En lugar de eso, la IA busca patrones o estructuras subyacentes en los datos de entrada y los agrupa en función de similitudes o características comunes.

Por último, en el aprendizaje por refuerzo, la IA se entrena a través de la interacción con un entorno, recibiendo recompensas o castigos según su comportamiento. El objetivo es aprender a tomar decisiones que maximicen las recompensas y minimicen los castigos.

En resumen, la IA se entrena mediante el aprendizaje automático, que utiliza diferentes técnicas según el tipo de tarea que se desea realizar y el tipo de datos que se tienen disponibles. A medida que se suministran más datos y se ajustan los parámetros del modelo, la IA mejora su capacidad para realizar tareas específicas y puede ser aplicada en una amplia variedad de áreas, desde la clasificación de imágenes hasta la traducción de idiomas o la predicción de resultados financieros.

Por lo tanto, la inteligencia artificial es la capacidad de una máquina para simular el comportamiento humano que permite a las computadoras aprender y realizar tareas que requerirían inteligencia humana.

En conclusión, el machine learning es la técnica que se utiliza para mejorar la IA, mientras que el deep learning se refiere a técnicas o subárea de machine learning que emplean redes neuronales para aprender por sí solas. Juntos, estos conceptos nos permiten entender cómo las máquinas logran un “razonamiento” humano a través de la inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial y el Big Data están transformando el panorama tecnológico, siendo claves para la innovación en la sociedad. Muchos ven en la IA una revolución que puede resolver problemas de manera rápida y automatizada, comentando que esta será mucho más intensa que la Web 3 y metaverso.

Grandes empresas como Apple, Facebook, Amazon, Blablacar, Nvidia y Microsoft lideran el camino en la adopción y desarrollo de estas tecnologías. Estas, junto al Big Data, son herramientas valiosas para mejorar y alcanzar nuevos niveles de eficiencia en una amplia gama de industrias. Sin duda, es una tendencia que seguirá creciendo en el futuro y será cada vez más importante para las empresas que buscan mantenerse a la vanguardia en un mercado cada vez más competitivo.

Hay muchas startups que están en esto, acá les dejo un mapeo de algunas de ellas…