GA3_AI-Transelection_Marta Alcaide-Martínez

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AI techniques such as machine learning and deep learning needs huge chunks of training data which can be retrieved and processed using computer vision techniques.

• Las técnicas de IA, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento que pueden recuperarse y procesarse mediante técnicas de visión artificial.

• Las técnicas de AI, como el aprendizaje de máquina y el aprendizaje intenso, necesitan grandes cantidades de datos de aprendizaje que pueden recuperarse y procesarse mediante modelos de visión por ordenador.

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Model cascading is very common when using convolutional, recursive and recurrent neural networks, where, for example, a recurrent network is used to encode a sentence into a fixed sized vector, which is then used as the input of another network.

• El modelo en catarata es muy común cuando se utilizan redes neuronales recursivas y recurrentes, en las que, por ejemplo, una red convolucional se emplea para codificar una frase en un vector de tamaño variable, que luego se usa como entrada de otra red.

• El modelo en cascada es muy común cuando se utilizan redes neuronales convolucionales, recursivas y recurrentes en las que, por ejemplo, una red recurrente se emplea para codificar una frase en un vector de tamaño fijo, que luego se usa como entrada de otra red.

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The ML algorithms mainly involve clustering, classification, decision tree learning, reinforcement learning (RL), inductive logic programming, and Bayesian networks.

• Los algoritmos de ML incluyen principalmente la agrupación, la clasificación, los árboles de decisión, el refuerzo de aprendizaje (RL), la programación lógica deductiva y las redes bayesianas.

• Los algoritmos de aprendizaje automático (AA) incluyen principalmente el agrupamiento, la clasificación, el aprendizaje basado en árboles de decisión, el aprendizaje por refuerzo (AR), la programación lógica inductiva y las redes bayesianas.

• Los algoritmos de aprendizaje automático incluyen principalmente la agrupación, el aprendizaje de árboles de decisión, el aprendizaje por refuerzo, la programación lógica inductiva y las redes neuronales bayesianas.

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Several studies have investigated how new technologies can increase productivity in the health system by improving decision-making processes through information management.

• Varios estudios han investigado cómo las nuevas tecnologías pueden aumentar la productividad del sistema sanitario a través de la mejora de los procesos de toma de decisiones mediante la gestión de la información.

• Varios estudiosos han investigado cómo las nuevas tecnologías pueden incrementar la productividad del sistema sanitario a través del cambio de los procesos de toma de decisiones mediante la gestión de la información.

• Varios estudios han investigado cómo las nuevas tecnologías pueden aumentar la productividad del sistema educativo a través de la mejora de los procesos de toma de decisiones mediante la gestión de la información.

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In the past few years Artificial Intelligence, scientifically terms as AI, has raised setting impeccable records replacing humans in tasks such as object recognition and computer vision tasks.

• En los últimos años la Inteligencia Artificial, científicamente denominada AIG, se ha alzado batiendo récords impresionantes en la sustitución de los robots en tareas como el reconocimiento de objetos y la visión artificial.

• En los últimos diez años la Inteligencia Artificial, científicamente denominada IA, se ha alzado batiendo récords impecables sustituyendo a los humanos en tareas como el reconocimiento de objetos y la visión por ordenador.

• En los últimos años la Inteligencia Artificial, científicamente denominada IA, ha conseguido batir récords impresionantes en lo que respecta a la sustitución del ser humano en tareas como el reconocimiento de objetos y la visión artificial.

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AI has been proved to be beneficial for business as it increases productivity, reduces time and cost, human error reduction, rapid decision making, customer choice forecast, and sales expansion through automation and data analysis. Given the fact that AI is widely accepted and there is lack of skilled talent, there are opportunities where AI-based solutions can fill this gap and transform the workplace.

• Se ha demostrado que la IA es beneficiosa para las empresas, ya que incrementa la productividad, reduce los plazos y los costes, disminuye los errores humanos, agiliza la toma de decisiones, permite prever las elecciones de los clientes y aumenta las ventas mediante la automatización y el análisis de datos. Dado que la IA está ampliamente aceptada y que faltan profesionales cualificados, surgen oportunidades en las que las soluciones basadas en IA pueden suplir esta carencia y transformar el lugar de trabajo.

• Se ha demostrado que la IA es beneficiosa para las empresas, ya que incrementa la productividad, reduce el tiempo y los costes, aumenta los errores humanos, agiliza la toma de decisiones, permite prever las elecciones de los clientes y disminuye las ventas mediante la automatización y el análisis de datos. Dado que la IA está ampliamente rechazada y que no faltan profesionales cualificados, no surgen oportunidades en las que las soluciones basadas en IA pueden suplir esta carencia y transformar el lugar de trabajo.

BONUS QUESTION

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While the first AI-driven software utilized expert systems or rule-based algorithms to decide on outputs or to analyze alternatives in a field of choices, the newer AI tools replicate the way that humans learn in its just-in-time applications.

• Mientras que los primeros programas informáticos basados en IA utilizaban sistemas expertos o algoritmos basados en reglas para decidir resultados o analizar alternativas entre un abanico de opciones, las herramientas de IA más recientes reproducen la forma en que aprenden los humanos en sus aplicaciones de «justo a tiempo».

• Mientras que los primeros programas informáticos basados en ML utilizaban sistemas expertos o algoritmos basados en reglas para decidir resultados o analizar alternativas entre un abanico de opciones, las herramientas de IA más recientes reproducen la forma en que aprenden las máquinas en sus aplicaciones de «justo a tiempo».

• Mientras que los primeros programas informáticos basados en IA utilizaban sistemas expertos para decidir resultados o analizar alternativas entre un abanico de opciones, las herramientas de IA más recientes reproducen la forma en que aprenden los sistemas expertos y los humanos en sus aplicaciones de «justo a tiempo».