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En algunas ocasiones nos encontraremos con datos que siguen una función polinómica. En estos casos, el mejor modelo que podemos usar es la regresión polinómica. Este artículo explica la teoría detrás de la regresión polinómica y cómo usarla en python.

Índice de Contenidos:
1.- Regresión Polinómica – Teoría
2.- ¿Cómo hacer una Regresión Polinómica en Python?
2.1.- Datos de ejemplo
2.2.- Construyendo un modelo de Regresión Polinómica en Python
2.3.- Evaluación del modelo
3.- Resumen
4.- Recursos

Todo lo que se puede conocer acerca de la Inteligencia Artificial

"Inteligencia Natural" es el primer paso que hace falta dar para la creación de una auténtica Inteligencia Artificial y de una auténtica comprensión de los mecanismos de la mente humana. Esto es debido a que une dos disciplinas a las que les cuesta mucho ir juntas: la Psicología, que estudia los mecanismo de la mente humana y la Inteligencia Artificial, que pretende implementar esos mecanismos en máquinas.

El contenido de "Inteligencia Natural" resultará familiar tanto a psicólogos como a informáticos. Los psicólogos verán esquematizado lo que hay en sus libros (e incluso verán elementos nuevos) y los informáticos verán representado procesos de captación y procesamiento de información.

Los informáticos entenderán los elementos por separado pero no el conjunto; como al ver un cuadro de cerca, se aprecian los colores pero no la imagen. A los psicologos les puede pasar justo lo contrario, pueden enteder mejor el conjunto pero les puede resultar nuevo y diferente la manera de dividir y subdividir los procesos ya que aquí se hace desde un punto de vista algorítmico y ellos lo hacen desde un punto de vista biológico.

Lo que permite a "Inteligencia Natural" triunfar es seguir la linea evolutiva. Comienza analizando como procesan los datos los primeros seres vivos, con la intención de reproducirlos en máquinas, para luego ir complicándolo con seres vivos superiores.

Los sensores proporcionan al robot información sobre su entorno, que él puede usar para guiar sus acciones. La visión es un sentido muy importante porque puede dar información de una resolución relativamente alta a distancias relativamente grandes. Se han desarrollado muchos tipos de sistemas de visión para robots, los cuales entran en uso práctico cada vez con más frecuencia.

Los sistemas de visión para máquinas comenzaron a aparecer en el decenio iniciado en 1950, asociados con aplicaciones no robóticas, como lectura de documentos, conteo de especímenes biológicos en la sangre, y reconocimiento aerofotográfico de aplicación militar. En el campo propiamente robótico el desarrolló comenzó a mediados del decenio iniciado en 1960, con el establecimiento de laboratorios de inteligencia artificial en instituciones como el MIT, la U. de Stanford y el Stanford Research Institute. Para 1980 muchas compañías estaban desarrollando sistemas de visión para robots y para otras aplicaciones industriales.

Recopilación de prácticas de inteligencia artificial desde 1996 hasta el 2002

Articulo en el que encontrarás información teórico-practica de Inteligencia Artificial.

Artículo introductorio a la inteligencia artificial. En formato html.