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Realizar un resumen de mínimo 5 cuartillas de las arquitecturas alternativas de nueva generación.

En la última década la tecnología ah avanzado a pasos agigantados, cada vez estamos mas cerca de lo que hace años la ciencia ficción nos presentaba como un futuro distante, e incluso varias de las tecnologías que surgieron ahora forman parte de nuestra vida diaria y sería difícil concebir una rutina diaria sin que estas estuvieran presente. A continuación, muestro una recopilación de las arquitecturas alternativas de nueva generación.

Primero empezaremos con la inteligencia artificial, que como mencionamos antes es un tema muy tocado en las películas de ciencia ficción. Primero hablaremos del machine learning y el Deep learning que se encuentran enfrascados dentro de lo que conocemos como IA(Inteligencia Artificial ).

Arthur Samuel acuñó la frase "Machine Learning” en 1959, definiéndola como "la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente". Machine Learning, en su forma más básica, es la práctica de usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego hacer una determinación o predicción sobre algo en el mundo. El ejemplo más común para los principiantes es el precio de la vivienda. ¿Cómo predice un sitio como Redfin o Zillow cuál es el precio de una casa de propiedad actual?

No es tan complicado. El Machine Learning, en su esencia, es realmente una línea de mejor ajuste, excepto en muchas dimensiones. Un modelo de predicción del precio de la vivienda analiza una tonelada de datos, cada punto de datos tiene varias dimensiones, como tamaño, recuento de habitaciones, recuento de cuartos de baño, espacio en el patio, etc. Crea una función a partir de estos parámetros de entrada, y luego cambia los coeficientes a Cada uno de estos parámetros a medida que mira más y más datos.

Este método de aprendizaje automático se denomina " Machine Learning ", donde los datos proporcionados al modelo incluyen la respuesta al problema para cada conjunto de entrada. Básicamente, proporciona los parámetros de entrada, las características denominadas y las salidas para cada conjunto de características, desde las cuales el modelo ajusta su función para que coincida con los datos. Luego, cuando se le da cualquier otro dato de entrada, el modelo puede ejecutar la misma función y obtener una salida precisa.

Ya que vimos lo que es el machine learning ahora vamos a proseguir con la realidad virtual.

La definición de realidad virtual proviene, naturalmente, de las definiciones tanto de "virtual" como de "realidad". La definición de "virtual" está cerca y la realidad es lo que experimentamos como seres humanos. Entonces, el término "realidad virtual" básicamente significa "realidad cercana". Por supuesto, esto podría significar cualquier cosa, pero generalmente se refiere a un tipo específico de emulación de realidad.

Conocemos el mundo a través de nuestros sentidos y sistemas de percepción. En la escuela, todos aprendimos que tenemos cinco sentidos: gusto, tacto, olfato, vista y oído. Estos son, sin embargo, sólo nuestros órganos sensoriales más obvios. La verdad es que los humanos tienen muchos más sentidos que este, como el sentido del equilibrio, por ejemplo. Estas otras entradas sensoriales, además de un procesamiento especial de la información sensorial por parte de nuestros cerebros, aseguran que tengamos un rico flujo de información desde el entorno hasta nuestra mente.

Todo lo que sabemos sobre nuestra realidad viene a través de nuestros sentidos. En otras palabras, toda nuestra experiencia de la realidad es simplemente una combinación de información sensorial y nuestros cerebros mecanismos de creación de sentido para esa información. Es lógico,

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