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Actualidad científica

  • 24/04/2017 - ONDAS GRAVITACIONALES

    ¿Tienen «pelo» los agujeros negros?

    Un estudio establece cómo usar la generación actual de detectores de ondas gravitacionales para poner a prueba un resultado clave de la relatividad general.

  • 23/04/2017 - Astronomía

    Atlas y Pan

    Estas dos lunas de Saturno son dos de los objetos menos comunes del sistema solar. Giran alrededor de Saturno dentro de su sistema de anillos.

  • 21/04/2017 - FISIOLOGÍA ANIMAL

    Sobrevivir sin oxígeno

    Las ratas topo desnudas metabolizan la fructosa, como hacen las plantas, y resisten así varias horas en condiciones de hipoxia.

  • 20/04/2017 - NEUROLOGÍA

    La reprogramación genética permite recobrar la movilidad a ratones con párkinson

    Un experimento con ratones ha demostrado que es posible reprogramar los astrocitos, un tipo de células cerebrales que sustentan a las neuronas y eliminan sustancias tóxicas, para convertirlos en neuronas productoras de dopamina.

  • 19/04/2017 - Física

    ¿Se confirmará esta vez un indicio de nueva física en el LHC?

    La desintegración de los mesones B0 se aparta quizá de lo que hasta ahora pensaban los físicos. Si realmente fuera así, seguramente se escondería tras ello nueva física.

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  • Investigación y Ciencia
  • Junio 1995Nº 225

Ingeniería informática

Adiestramiento de las máquinas

El adiestramiento de una máquina se potencia notablemente aprovechando la información contenida en pistas y señales inteligentes.

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¿Por qué el elefante es grande, oscuro y de formas raras? Porque si fuera chico, blanco y redondo, sería una tableta de aspirina. Ese es un chiste viejo. Lo nuevo es que podría constituir un eslabón del proceso de identificación por ordenador de elefantes y aspirinas. Las máquinas no poseen, como nosotros, conocimientos innatos; hay que desmenuzárselos con minuciosa precisión. No es tan fácil que una máquina aprenda.

Con todo, el aprendizaje de las máquinas se desarrolla con enorme rapidez. En los últimos años asistimos a una explosión de aplicaciones, desde la lectura de códigos postales hasta la predicción de plazas en las compañías aéreas. Y es casi seguro que la tarjeta de crédito que expide un banco ha sido autorizada por una máquina que aprendió por sí misma a evaluar los riesgos.

Diseñar un programa de ordenador que permita acometer determinado trabajo exige comprender hasta el fondo esa tarea y su resultado correcto. De ahí el interés fundamental de enseñar a la máquina. En lugar de concebir un programa especializado, nos limitaríamos a proporcionar ejemplos instructivos a una máquina versátil que aprendería por su cuenta.

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