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En el año 2014 hemos visto grandes avances en el software de aprendizaje de máquina que puede adquirir aptitudes a partir de su experiencia. Empresas de sectores como biotecnología a la computación recurrieron a estas nuevas técnicas para resolver problemas difíciles o desarrollar nuevos productos.
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Los sistemas de procesamiento de información neuronal, los laboratorios de IA y el surgimiento de la startup llamada DeepMind mostró una IA que podría aprender a jugar juegos de computadora, infraestructura de computación en la nube es mucho más potente y asequible, con la capacidad de procesar información compleja.
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Avances en el procesamiento del lenguaje natural y detección de fraudes.
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Los modelos generativos se van a aplicar en muchísimos nuevos campos. Actualmente, la mayoría de las investigaciones se realizan en el campo de generación de imágenes y voz. Sin embargo, veremos cómo estos métodos se incorporan en herramientas que buscan modelizar sistemas complejos. Una de las áreas donde se verá más actividad es en la aplicación del aprendizaje profundo a modelos económicos.
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Los investigadores realizaron con éxito un modelo de aprendizaje reforzado con forma de aprendizaje supervisado. Dicha técnica también les permitió imitar y entrenar al sistema con el objetivo de llevar a cabo tareas extenuantes. La metodología, basada en comandos, ayuda a los modelos de aprendizaje automático a acelerar el proceso de capacitación y disminuye el tiempo requerido en los flujos de trabajo de la Inteligencia Artificial.