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Descripción
La Inteligencia artificial (IA) como ciencia debe ser capaz de predecir, describir y controlar los fenómenos que trata; valiéndose de técnicas y/o herramientas que exploten la información extraída convirtiéndola en conocimiento para evitar fallos y optimizar sistemas.
En la línea de Inteligencia Artificial aplicada (Weak AI o Applied AI) el grupo de redes neuronales incorpora el uso de algoritmos y aprendizaje guiado con Machine Learning con el objetivo de parsear datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia lo más precisa posible sobre una tarea concreta. De esta forma la máquina es entrenada utilizando una gran cantidad de datos dando la oportunidad a los algoritmos a ser perfeccionados.
Los algoritmos han evolucionado con el objetivo de analizar y obtener mejores resultados y haciendo usas de diferentes técnicas: árboles de decisión, programación lógica inductiva (ILP), clustering para almacenar y leer grandes volúmenes de datos, redes Bayesianas, reconocimiento de patrones estáticos, predicción de series temporales o clasificación basada en información numérica.
Otra Información
Número de investigadores:
2
Estado de desarrollo:
En fase de investigación y desarrollo
Derechos de propiedad intelectual:
Susceptible de Propiedad Intelectual
Diferenciación en el mercado:
Tendencias de mercado
Aplicabilidad de la tecnología:
Sí
Empresas y mercados:
El Machine Learning resulta especialmente efectivo en problemas de naturaleza compleja en los que la aplicación de algoritmos ayuda a la obtención de soluciones precisas con el consecuente ahorro de tiempo que este método implica. Entre otras, algunas de las actividades del día a día que se ven impulsadas por el Machine Learning son las siguientes: - Reconocimiento facial, de voz o de objetos: aplicado por ejemplo al cribado de pacientes con posible trastorno genético de Síndrome de Down. - Predicción y pronósticos. De clima, tráfico o para evitar fallos tecnológicos en equipos. - Comprensión de textos. Se aplica a resúmenes estructurados de noticias o comentarios sobre un tema específico. - Vehículos autónomos y robots. Coche costa a costa. - Métodos de optimización más rápidos y flexibles. Se evalúa qué momento es el adecuado para una tarea concreta. - Análisis de imágenes de alta calidad. - Análisis de datos económicos. Para operar en el mercado de valores o evitar el fraude en transacciones. - Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Para la identificación de clientes potenciales, e identificación de patrones de comportamiento. - Aplicaciones en el ámbito biosanitario/asistencial, por ejemplo clasificación de pacientes en base a estudio de ojos secos, (proyecto en colaboración con IOBA) - Ingeniería industrial para clasificación de motores (proyecto en colaboración con departamento de Ingeniería Eléctrica de la Uva). - Otras aplicaciones particulares de diversa naturaleza.
Ventajas:
Representación del conocimiento y razonamiento de una forma más estructurada a través de la cual aprender a actuar más rápido y mejor.
Estos cálculos permiten un aprendizaje continuo para, finalmente, generar decisiones y resultados fiables y optimizar la planificación.
Información adicional:
Conocimiento del grupo de investigación impartido en docencia de Grado.
Código UNESCO:
1203 - Ciencia de los ordenadores
Otros miembros:
Joaquín Adiego Rodriguez
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