El aprendizaje automático se está volviendo extremadamente potente, pero para resultar útil todavía depende de enormes cantidades de datos. Una start-up de Boston (EEUU) llamada Gamalon emplea una técnica que denomina "síntesis de métodos Bayesianos" para desarrollar algoritmos capaces de aprender a partir de menos ejemplos. Si la técnica consigue ser aplicada a más escenarios, su impacto podría ser enorme.
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