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La IA limitada se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para realizar tareas específicas y operar bajo restricciones específicas.

El sesgo algorítmico da lugar a resultados injustos debido a datos de entrada sesgados o limitados, algoritmos injustos o prácticas excluyentes durante el desarrollo de la IA.

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Aprende algoritmos y su importancia en el machine learning. Comprende cómo los algoritmos resuelven problemas y realizan tareas con pasos bien definidos.

La inteligencia artificial (IA) simbólica es un subcampo de la IA que se centra en el procesamiento y la manipulación de símbolos o conceptos, en lugar de datos numéricos.

Los modelos generativos utilizan el machine learning para descubrir patrones en los datos y generar datos nuevos. Conoce su importancia y sus aplicaciones en la IA.

Los datos etiquetados son datos brutos a los que se les han asignado etiquetas para añadir contexto o significado, que se utilizan para entrenar modelos de machine learning en el aprendizaje supervisado.

Aprende a utilizar modelos de IA generativa para crear un editor de imágenes, un chatbot similar a ChatGPT con pocos recursos y una aplicación clasificadora de aprobación de préstamos y a automatizar interacciones PDF y un asistente de voz con GPT.

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Descubre cómo los modelos lingüísticos de IA como ChatGPT pueden revolucionar tus operaciones financieras, desde la generación de informes hasta la traducción de jerga financiera.

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OpenAI ha anunciado el lanzamiento de su último gran modelo lingüístico, GPT-4. Este modelo es un gran modelo multimodal que puede aceptar tanto entradas de imagen como de texto y generar salidas de texto.