Voorbeelden van het gebruik van Alphago in het Spaans en hun vertalingen in het Nederlands
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Un gran ejemplo es AlphaGo.
AlphaGo es altamente cuestionable programa.
Un buen ejemplo es AlphaGo.
AlphaGo puede aprender jugando contra sí mismo.
Un buen ejemplo de ello es AlphaGo.
AlphaGo Zero derrotó a AlphaGo por 100 a cero.
Cómo me he infectado con AlphaGo?
Jamás pensó que AlphaGo fuera capaz de jugar de una manera tan perfecta.
Hemos venido aquí para desafiar a Lee Se-dol,ya que queríamos aprender de él y ver qué AlphaGo era capaz de hacer.".
Los detalles de AlphaGo Zero se encuentran en un artículo de Nature.
Google está continuamente en la vanguardia del desarrollo de la IA y la exploración de modo que con el proyecto AlphaGo, esto abre una gran variedad de puertas y direcciones.
Siguiente artículo: AlphaGo AI de Google gana Lee Se-dol otra vez para ganar la serie de ir 4-1.
Es la base de muchos avances importantes, como el reconocimiento facial,la foto hiperrealista y la síntesis de voz, y AlphaGo, el programa que supera al mejor jugador humano en el complejo juego de Go.
Como AlphaGo es el ganador, el premio será donado a organizaciones benéficas, como UNICEF.
Esta técnica es más poderosa que las versiones anteriores de AlphaGo porque ya no está limitada por los límites del conocimiento humano.
Como AlphaGo es el ganador, el premio va a ser donado a organizaciones beneficiosas, como UNICEF.
En una importante victoria contra el campeón de Europa en octubre se comprobó que los esfuerzos del equipo de DeepMind y, posteriormente,los esfuerzos de Google en el proyecto AlphaGo habían encontrado el éxito en lo que se había considerado imposible desde los primeros años de la computación.
Juego 3 entre Lee Sedol y AlphaGo se establece que tendrá lugar esta noche, 11 de marzo a las 8:00 PST Watch Here.
Smart Bidding se basa en la vasta experiencia de Google en el uso del aprendizaje automático para impulsar una amplia gama de productos, incluidos Google Assistant,la creación automática de álbumes en Google Fotos y AlphaGo, el primer programa informático que logró vencer a un jugador profesional en el juego Go.
DeepMind AI de Google, llamada AlphaGo Zero, es más robusta que la que usan los consumidores.
AlphaGo es un desarrollo de la empresa británica DeepMind, de Google, quien obtuvo el sábado pasado una victoria histórica al ser el primer programa que haya podido derrotar a un gran maestro del juego de Go.
Para aquellos que no han visto el artículo sobre AlphaGo, otro proyecto DeepMind por Google, que aquí hay una enlace rápido para comprobar que funciona.
Cuando AlphaGo de Google DeepMind derrotó sorprendentemente al legendario jugador de Go Lee Lee Sedol en 2016, los términos inteligencia artificial(IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo fueron impulsados a la corriente tecnológica.
Ya estábamos impresionados cuando Google AlphaGo por primera vez un hombre derrotado con el juego siglos de antigüedad y más complicado de todos los tiempos: el juego Go.
A partir de hoy, AlphaGo ha asegurado su segunda victoria contra el campeón del mundo libre Maestro Lee Sedol en un partido de 5 juegos valor de 1 millón de dólares.
Desde entonces, DeepMind ha desarrollado la variante AlphaGo Zero, que ha aprendido por sí misma sin ninguna instrucción, excepto, por supuesto, las reglas del juego Go.
Simplemente, AlphaGo se llenó de millones de movimientos de partidas históricas y así, dependiendo de las posiciones en el tablero, pudo hacer sus propios cálculos de probabilidades y adaptar sus tácticas.
Especialmente desde el primer partido del famoso AlphaGo, las computadoras ahora vencieron a los mejores jugadores del mundo, pero este viejo juego sigue siendo uno de los más interesantes.
En tres días, AlphaGo Zero había derrotado a todas las versiones anteriores de AlphaGo y en 40 días, el programa había desarrollado principios de juego que el ser humano había tardado cientos de años en pensar.
Cuando la CEO de DeepMind, Demis Hassabis, mostró a AlphaGo Zero a principios de este año, sugirió que una versión futura del programa podría ayudar con una serie de problemas científicos, desde el diseño de nuevos medicamentos hasta el descubrimiento de nuevos materiales.