En los últimos 20 años aproximadamente, muchos de los avances clave de la investigación en inteligencia artificial se han materializado gracias al aprendizaje automático, con el cual los ordenadores aprenden a realizar predicciones mediante la estrategia de buscar patrones dentro de grandes conjuntos de datos con los que entrenarse.
Un nuevo enfoque llamado programación probabilística hace que sea mucho más fácil construir un sistema de aprendizaje automático, pero sólo es útil para un conjunto de problemas relativamente pequeño. Ahora, unos investigadores del MIT han descubierto cómo extender el enfoque a una clase de problemas mucho más grande, con implicaciones para temas tan diversos como la ciencia cognitiva, el análisis financiero y la epidemiología.
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