La inteligencia artificial juega con las probabilidades para aprender con menos datos

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.