La Realidad Aumentada Y La revolución social y tecnológica que provocaron los smartphones, actúo como catalizador en el crecimiento de la Realidad Aumentada. Los smartphones y posteriormente también las tabletas, permitían a los usuarios disfrutar de las experiencias de Realidad Aumentada de forma muy sencilla y en cualquier lugar. Entre el año 2009 y 2010, los smartphones tuvieron la suficiente potencia computacional para ejecutar aplicaciones potentes de Realidad Aumentada..
Por supuesto aparecieron las primeras apps vinculadas a revistas, catálogos o carteles publicitarios. Pero también otras en nuevos sectores como el turístico, que vinculaban información .
Aprendizaje Automático Y La RA
Dentro de la RA, el Aprendizaje Automático o es una de las áreas más importantes. El ML se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender a partir de los datos sin necesidad de ser programadas explícitamente para realizar una tarea específica. En lugar de seguir reglas preestablecidas, los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos, detectan patrones y realizan predicciones basadas en esos patrones.
Existen varios tipos de aprendizaje automático, entre los cuales destacan:
Aprendizaje Supervisado: Aquí, el modelo es entrenado con datos etiquetados. La máquina aprende a partir de ejemplos que contienen tanto los datos de entrada como las respuestas correctas, lo que le permite hacer predicciones o clasificaciones para nuevos datos.
Aprendizaje No Supervisado: En este caso, los datos no están etiquetados y el algoritmo tiene que identificar patrones por sí mismo. Se utiliza para detectar grupos, asociaciones o estructuras subyacentes en los datos.
Aprendizaje por Refuerzo: Es un tipo de aprendizaje basado en recompensas, donde un agente aprende a tomar decisiones que maximicen las recompensas a lo largo del tiempo. Este enfoque es común en áreas como los juegos o la robótica.
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