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Fundamentos

Machine Learning

Sistemas que aprenden de los datos sin programación explícita.

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Fundamentos

Notas de referencia

Machine Learning

Sistemas que aprenden de los datos sin programación explícita.

Fundamentos

Categoria

3

Ejemplos

3

Casos de uso

Sistemas que aprenden de los datos sin programación explícita.

El Machine Learning (Aprendizaje Automático) es un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender y mejorar a partir de la experiencia. En lugar de programar reglas específicas (‘si pasa X, haz Y’), alimentamos al sistema con datos y lo dejamos encontrar los patrones y reglas por sí mismo.

Cómo lo usa Interlinked

La lógica de calificación y enrutamiento dentro de Interlinked combina reglas deterministas del flujo (el cliente está en Calificar y Agendar; aún no respondió la pregunta 2) con comprensión de lenguaje impulsada por ML (lo que el cliente escribió satisface la intención de la pregunta 2). Las reglas deterministas son lo que configuras en el Wizard de Onboarding y la Configuración de IA; la capa de ML es lo que las hace resistentes a mensajes reales y desordenados.