🧠 las matemáticas que hacen posible la inteligencia artificial

PARA ENTENDER EL ESQUEMA

Sobre esta infografía

Detrás de una IA que reconoce imágenes, recomienda contenidos o genera texto hay algo que merece entenderse: cómo los números se convierten en predicciones.

He preparado esta infografía animada para Infograph con seis piezas fundamentales:

🔹 Álgebra lineal: representa los datos y los transforma mediante vectores y matrices.
🔹 Cálculo diferencial: permite calcular cómo influye cada parámetro en el error.
🔹 Optimización: ajusta los pesos para reducir ese error durante el entrenamiento.
🔹 Probabilidad y estadística: modelan la incertidumbre y ayudan a evaluar los resultados.
🔹 Teoría de la información: permite medir la diferencia entre lo esperado y lo predicho.
🔹 Geometría: ayuda a encontrar relaciones entre textos, imágenes y otros datos mediante sus representaciones vectoriales.

También incluyo la fórmula de atención de los Transformers: una pieza esencial para relacionar cada token con su contexto.

💡 Una idea clave: reducir el error de entrenamiento no basta. El verdadero reto es que el modelo funcione con datos que nunca ha visto.

Comprender estas bases ayuda a entender mejor las capacidades de la IA… y también sus límites.

📌 Más tecnología explicada visualmente:
https://palentino.es/infograph/

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