Diccionario de Inteligencia Artificial
Explora el fascinante mundo de la inteligencia artificial con nuestro completo diccionario. Descubre términos clave y sus significados en este emocionante campo tecnológico.
Conjunto ordenado de operaciones sistemáticas que permite realizar un cálculo y solucionar problemas.
Subcampo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su desempeño en tareas específicas sin ser explícitamente programadas.
Método de aprendizaje automático que entrena modelos en un conjunto de datos que incluye tanto las entradas como las salidas esperadas.
Método de aprendizaje automático que identifica patrones en datos sin etiquetar, sin necesidad de un conjunto de datos de entrenamiento con respuestas correctas.
Técnica de aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales con múltiples capas, que permite a la máquina mejorar tareas como el reconocimiento de imágenes y voz.
Modelo computacional diseñado para simular la manera en que el cerebro humano analiza e interpreta la información.
Tipo de red neuronal artificial especialmente eficaz para procesar datos con una estructura en forma de rejilla, como imágenes.
Redes neuronales que incluyen bucles para permitir la persistencia de la información, útiles en el procesamiento del lenguaje natural y otras secuencias de datos.
Rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural.
Tarea de aprendizaje automático que implica predecir la categoría o clase de un dato basado en sus características.
Tarea de aprendizaje automático donde el objetivo es predecir una cantidad continua a partir de datos previos.
En IA, representa una estructura matemática basada en datos que permite realizar predicciones o decisiones sin ser explícitamente programado para ello.
Proceso de enseñar a un modelo de IA a realizar tareas o tomar decisiones basándose en datos.
Biblioteca de software de código abierto para computación numérica que facilita la construcción de modelos de aprendizaje automático.
Biblioteca de aprendizaje automático de código abierto basada en la biblioteca Torch, utilizada para aplicaciones como visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.
Situación en la que un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde la capacidad de generalizar a nuevos datos.
Ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático es demasiado simple para capturar la estructura subyacente de los datos.
Técnica para evaluar la capacidad de generalización de un modelo estadístico, dividiendo los datos en subconjuntos para entrenar y testear el modelo.
Término que describe grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios diariamente.
Información organizada y codificada de manera que sea fácilmente buscable y organizada en bases de datos.
Información que no está organizada de una manera predecible, incluyendo texto, imágenes, y sonidos.
Capacidad de una máquina para entender, aprender, y aplicar inteligencia a cualquier problema, similar a la inteligencia humana.
Práctica de colaboración y comunicación entre expertos en datos y operaciones para ayudar a gestionar la producción de modelos de aprendizaje automático.
Campo de la ingeniería y ciencia que incluye el diseño, construcción, operación y uso de robots.
Dispositivos que detectan o miden un input físico del mundo real y lo convierten en datos que pueden ser interpretados por una computadora o dispositivo.
Tipo de sistema de información que proporciona sugerencias de ítems que podrían ser de interés para el usuario.
Campo de la inteligencia artificial que entrena computadoras para interpretar y entender el mundo visual humano.
Programa de computadora que simula y procesa conversaciones humanas, permitiendo a los usuarios interactuar con dispositivos digitales como si estuvieran comunicándose con una persona real.
Área de aprendizaje automático centrada en cómo los agentes deben tomar decisiones para maximizar alguna noción de recompensa acumulativa.
Sistemas que perciben su entorno y toman decisiones para maximizar sus posibilidades de éxito.
Tecnología de registro distribuido que asegura la transparencia y seguridad en las transacciones digitales.
Tecnología basada en los principios de la mecánica cuántica, que permite realizar cálculos a velocidades exponencialmente más rápidas que los ordenadores tradicionales.
Discusión y aplicación de consideraciones morales y éticas en el desarrollo y implementación de tecnologías de inteligencia artificial.
Red de objetos físicos que contienen sensores, software y otras tecnologías para conectar e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de internet.
Proceso de examinar grandes bases de datos para generar nuevos conocimientos y descubrir patrones ocultos.
Entrega de servicios de computación, como almacenamiento, procesamiento y bases de datos, a través de internet.
Software cuyo código fuente está disponible para ser modificado o mejorado por cualquier persona.
Tecnología que superpone información digital en el mundo real, ampliando los elementos físicos con datos digitales.
Tecnología que crea un entorno simulado con el cual el usuario puede interactuar, sumergiéndose completamente en una experiencia digital.
Prácticas destinadas a proteger redes, dispositivos y datos de ataques o accesos no autorizados.
Estudio del significado en el lenguaje, que en IA se aplica al entendimiento y generación del lenguaje natural por parte de las máquinas.
Secuencia de puntos de datos medidos en intervalos de tiempo sucesivos, utilizados en el análisis predictivo.
Uso de modelos para recrear y analizar el comportamiento de sistemas complejos en un entorno virtual.
Técnica en aprendizaje automático donde un modelo desarrollado para una tarea se reutiliza como punto de inicio para otra tarea.
Vehículo capaz de percibir su entorno y navegar sin intervención humana.
Unidad de medida de datos equivalente a 10^24 bytes, reflejando la creciente cantidad de datos generados y almacenados.
Campo de investigación en IA que se enfoca en hacer que los resultados y comportamientos de los modelos de aprendizaje automático sean comprensibles para los humanos.
Unidad de medida que equivale a 10^21 bytes, también usada para describir volúmenes masivos de datos.
Uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos.