Es muy muy difícil hablar de esto con el límite de los 300 carácteres y por bluesky jajajajaja así que no sé si te habrá servido de nada, pero weno yo lo he intentado.

Los más básicos cuantos más los usas, más pueden recoger datos y rehacer esos calculos. Sin embargo, no tienen por qué rehacerse, realmente una vez tienen iokese 1000 datos tuyos podrían parar de reentrenar, porque no es necesario para la IA reentrenarla siempre. Pero en empresas da mejor resultado.

Los algoritmos de recomendación tienen el problema del cold start: necesitas muchos datos de 1 usuario en concreto para que vayan bien. Pero muchos de estos algoritmos son fáciles de reentrenar porque tienen muy pocos parámetros y los cálculos matemáticos que tienes que hacer son muy fáciles.

Tú hablas de algoritmos de recomendación, que antes tampoco se consideraban IA, pero con las definiciones más modernas sí. Algoritmos de recomendación hay mil y muy diversos, el más famoso es el pagerank (el que hizo famoso a google, es el que recomendaba las páginas cuando haces una búsqueda)

Una vez acabado el proceso de entrenamiento tienes un modelo (que tiene unos parámetros que son los que has ajustado mirando imágenes y corrigiendo las segmentaciones). Eso se puede aplicar y estos parámetros no tienen por qué cambiar más, la IA no evoluciona más que en su proceso de entrenamiento.

Para el 2o caso, se hace lo siguiente:
-Imagenes que tengas segmentadas
-Haces que un modelo segmente esas imagenes
-Comparas la segmentación real con la de tu modelo
-Modificas parámetros adecuadamente
-Repites hasta que segmente bien
Eso es el proceso de entrenamiento.

La varita de photoshop podría ser IA de dos formas:
-Como algoritmo de clustering (la IA más básica que existe, una que ni siquiera se entrena como tal, pero se considera IA)
-Como algoritmo de visión por computador. Una vez la tienes entrenada no cambia ya (aunque se pueden hacer nuevas versiones)

Lo de la varita mágica que comentaba Selene me lo tendría que mirar porque no sé lo que es (? Pero sobre IA, IAgen y en qué se diferencia de otros softwares si que te puedo explicar mucho en general porque literalmente es parte de mi doctorado jaajaja ahora me voy a mimir pero podemos hablar de ello

En tan pocos carácteres no puedo poner detalles, en general cualquier IA la puedes reentrenar y cuando son de empresas se hace porque da ganancias, en contextos médicos hay que tener en cuenta MUCHAS cosas como el sesgo que introduces al reentrenar. Pero se diferencia mucho de software no IA.

No, no todo el software se hace en base a un conjunto de entrenamiento. Nada tiene que ver desarrollar una web con un algoritmo de recomendación o uno de identificación de enfermedades cardiacas. Y el problema es de la puta prensa que en ve de usar IAgen usan IA y nos han condenado al resto 🥲

Eso es incorrecto Bea. Las IAs se entrenan y una vez se ha ajustado el algoritmo no cambian si no se reentrenan. Lo que pasa es que en muchos contextos se reentrenan constantemente, pero si tienes un modelo listo y funcional no cambiará aunque lo uses 1000 veces.

Creo que está descontextualizado y que no sabe transmitir exactamente lo que quiere, source: vivo con un trabajador de Larian 😬

ESTÁN INTENTANDO LIBERARSE JAJAJAJAJA LAS AMOOOOO

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