Modelo avanzado de reconocimiento de patrones no supervisado y aplicaciones Público Deposited
La Inteligencia Artificial (IA) es un área de estudio que se dedica al desarrollo de sistemas con la capacidad de ejecutar funciones que generalmente demandan la inteligencia humana, tales como: el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la comunicación. En el ámbito de la IA, existen diversas clases de algoritmos que tienen la habilidad de aprender a partir de los datos y efectuar tareas particulares. Algunos de estos algoritmos requieren que los datos estén etiquetados previamente, es decir, que se les asigne una categoría, estos algoritmos se denominan de clasificación supervisada y se basan en el aprendizaje a partir de ejemplos. Por otro lado, existen otros algoritmos que no necesitan que los datos estén previamente etiquetados, sino que los clasifican por medio de las características inherentes de cada elemento, estos algoritmos se denominan de clasificación no supervisada o clustering. Esta aproximación es especialmente útil cuando no se tiene un etiquetado previo o se desconoce cómo puede organizarse un conjunto de datos y es necesario clasificarlos. No obstante, también se emplea con fines de comparación y retroalimentación entre los resultados que arroja el modelo y aquellos que determina un especialista, de esta manera, se puede evaluar la calidad y la validez del modelo, así como obtener nuevos hallazgos a partir de una base de datos. GPT es un modelo de inteligencia artificial creado por OpenAI y lanzado a finales del 2022. Este modelo está basado en el aprendizaje profundo para el procesamiento de lenguaje natural (PLN), que es una rama de la IA que se ocupa de analizar, comprender y generar lenguaje humano. GPT utiliza una arquitectura de redes neuronales llamada transformadores, que le permite capturar las relaciones entre las palabras y las oraciones de un texto. GPT es capaz de producir textos que simulan la reacción humana, es decir, que son coherentes, relevantes y creativos. Actualmente se han explorado sus diversas aplicaciones en diferentes ámbitos culturales, sociales y científicos, como la generación de resúmenes, la traducción automática, la creación de contenidos, la respuesta a preguntas, entre otras. En este trabajo se detallará el uso de un marco de trabajo que permite encontrar patrones ocultos por medio de GPT cuando se hace una clasificación no supervisada; validándolo en diferentes conjuntos de datos que provienen de diversas fuentes y áreas de conocimiento, determinando así su calidad e innovación.
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2026-06-15 | Público |
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