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FAQ

Preguntas más frecuentes

Inteligencia artificial (IA) hace referencia a una amplia clase de sistemas que permiten a las máquinas imitar capacidades humanas avanzadas. El aprendizaje automático (ML) es una clase de métodos estadísticos que utilizan parámetros de datos existentes conocidos y que luego predicen resultados sobre datos novedosos similares, como con recesiones, árboles de decisión y máquinas de vector de estado. El aprendizaje profundo (DL) es un subconjunto del ML que utiliza múltiples capas y algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro, llamadas redes neuronales artificiales, para aprender a partir de grandes cantidades de datos. DL se utiliza para proyectos como la visión por ordenador, el procesamiento de lenguaje natural, motores de recomendaciones y otros.

Inicialmente, los datos se crean y se introducen en el sistema, que es cuando pasan por el preprocesamiento para un formato, tipo y calidad de datos consistentes. Cuando se ha asegurado que los datos están limpios, se pasan a un proceso de modelado y optimización para admitir análisis más inteligentes y rápidos. Una vez que se ha probado el modelo de IA, se puede implementar para cumplir con los requisitos del proyecto.

El análisis transforma grandes cantidades de datos en patrones para predecir resultados futuros. La IA automatiza el procesamiento de datos para obtener velocidad, descubrimiento de patrones y aflorar relaciones de datos, que posteriormente producirán información accionable.

No. Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) han sido históricamente la opción preferida para proyectos de IA porque pueden manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Sin embargo, las unidades de procesamiento central (CPU) de hoy en día son a menudo una mejor opción para proyectos de IA. A menos que esté ejecutando aprendizaje profundo complejo en amplios conjuntos de datos, las CPU son más accesibles y asequibles, y hacen un uso más eficiente de la energía.2

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Información sobre productos y rendimiento

1“Liderazgo en IA: un enfoque holístico que es exclusivamente Intel”, Intel, 9 de febrero de 2022, intel.es/content/www/es/es/newsroom/opinion/leading-ai-holistic-approach-uniquely-intel.html.
2“What’s a CPU vs. GPU: Pros and Cons”, Intel, 26 de septiembre de 2022, https://www.run.ai/guides/multi-gpu/cpu-vs-gpu.
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