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Actualidad científica

  • 19/10/2018 - ECOLOGÍA

    La biodiversidad también puede desestabilizar los ecosistemas

    La riqueza de especies aumenta la estabilidad temporal del ecosistema, pero disminuye su resistencia frente a un aumento de la temperatura.

  • 18/10/2018 - Sordera

    ¿Restaurar la pérdida de audición?

    Experimentos realizados en ratones identifican una proteína cuya estimulación promovería la regeneración de las células sensoriales dañadas por el exceso de ruido o la edad.

  • 17/10/2018 - astronomía

    Pero ¿cómo se forman realmente los planetas?

    Como un coche que pesa el doble que el acero con que lo hicieron, los exoplanetas tienen una masa mucho mayor que el material del que surgen. Este nuevo hallazgo pone en entredicho las teorías de la formación planetaria.

  • 17/10/2018 - Comportamiento

    Por qué vivir en pareja engorda

    Los hábitos comunes que se adquieren durante la convivencia son los responsables del aumento de peso.

  • 16/10/2018 - astronomía

    Grandes penitentes de Europa

    Recuerdan a los nazarenos de una procesión, con sus ropas blancas y sus capirotes. Son unas agudas cuchillas de hielo que se juntan a cientos en neveros o campos de hielo. Y no las hay solo en la Tierra.

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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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