Una parte fundamental de los algoritmos de aprendizaje automático es la caracterización. Es decir, reducir la entrada a un conjunto de rasgos cuantificables que se puedan traducir a un puñado de números. Caracterizar el siguiente movimiento de un juego de mesa, o incluso una fotografía de una cara puede ser más o menos fácil, pero hacer lo propio con el resultado de un partido de baloncesto parece mucho más complicado. Evidentemente, cuantas más dimensiones mayor es el trabajo computacional requerido, por lo que hasta las IAs más sorprendentes trabajan con un reducido número de dimensiones.
Comentarios
Barata forma de comprar el trabajo de los "genios".
Una parte fundamental de los algoritmos de aprendizaje automático es la caracterización. Es decir, reducir la entrada a un conjunto de rasgos cuantificables que se puedan traducir a un puñado de números. Caracterizar el siguiente movimiento de un juego de mesa, o incluso una fotografía de una cara puede ser más o menos fácil, pero hacer lo propio con el resultado de un partido de baloncesto parece mucho más complicado. Evidentemente, cuantas más dimensiones mayor es el trabajo computacional requerido, por lo que hasta las IAs más sorprendentes trabajan con un reducido número de dimensiones.