Confirmado: ya se sabe cuáles son los mejores escudos del fútbol argentino

La inteligencia artificial ha revolucionado múltiples ámbitos, desde la tecnología hasta el arte, y ahora también se aventura en el mundo del fútbol. En un deporte donde la pasión y la identidad visual juegan un papel fundamental, la IA Gemini analizó los escudos de los equipos de Primera División de Argentina. 

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Cuáles son los mejores escudos, según la inteligencia artificial 

La elección de los escudos más emblemáticos es un tema subjetivo, pero la IA tomó en cuenta distintos factores como la estética, la relevancia histórica y el impacto en encuestas populares. A partir de estos criterios, elaboró un listado con los nueve escudos más icónicos del fútbol argentino:

1. River Plate: su distintiva banda roja diagonal sobre fondo blanco es una imagen reconocida mundialmente.

2. Boca Juniors: el azul y amarillo junto con las estrellas que simbolizan sus títulos han convertido su escudo en un emblema inconfundible.

3. Independiente: el color rojo vibrante y la figura del diablo reflejan la identidad de un club con gran historia.

4. San Lorenzo de Almagro: el tradicional diseño azulgrana resalta por su elegancia y trayectoria en el fútbol argentino.

5. Rosario Central: la combinación de amarillo y azul junto a las iniciales "CARC" lo hacen único en su categoría.

6. Newell's Old Boys: Sus colores rojo y negro, además de las estrellas que representan sus logros, consolidan su impronta visual.

7. Racing Club: el celeste y blanco de su escudo es sinónimo de grandeza y tradición.

8. Vélez Sarsfield: la "V" azul sobre fondo blanco da como resultado un diseño sobrio y elegante.

9. Huracán: su característico globo aerostático lo distingue del resto y le otorga un significado especial.

A su vez, la IA destacó los escudos de Banfield, Argentinos Juniors, Talleres de Córdoba, y Defensa y Justicia. 

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Cómo funciona la Inteligencia Artificial

El entrenamiento de la inteligencia artificial implica varias etapas clave, dependiendo del tipo de modelo que se esté desarrollando. En términos generales, el proceso incluye:

• Recopilación de datos: necesita una gran cantidad de datos para aprender. Estos pueden ser textos, imágenes, videos o cualquier otro tipo de información relevante según la tarea específica.
• Preprocesamiento de datos: antes de ser utilizados, los datos deben limpiarse y estructurarse. Esto implica eliminar información irrelevante, corregir errores y convertir los datos en un formato adecuado.
• Entrenamiento del modelo: se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que procesa los datos y encuentra patrones. Dependiendo del tipo de inteligencia artificial, este proceso puede incluir redes neuronales profundas, árboles de decisión, o modelos estadísticos.
• Optimización y ajuste: el modelo se prueba y se ajusta para mejorar su precisión. Se pueden realizar ajustes en los parámetros, modificar la estructura del modelo o agregar más datos.
• Validación y prueba: una vez entrenado, el modelo se somete a pruebas con datos nuevos para evaluar su rendimiento y detectar posibles errores.
• Implementación y actualización: cuando el modelo funciona correctamente, se implementa en una aplicación o sistema. Muchas IA continúan aprendiendo con el tiempo a través de actualizaciones basadas en nuevos datos.