Explorar todo el contenido en la categoría Glossary
Fastai es una biblioteca de aprendizaje profundo construida sobre PyTorch, que ofrece APIs de alto nivel, aprendizaje por transferencia y una arquitectura por capas para simplificar el desarrollo de redes neuronales para visión, PLN, datos tabulares y más. Desarrollada por Jeremy Howard y Rachel Thomas, Fastai es de código abierto y dirigida por la comunidad, haciendo la IA de vanguardia accesible para todos.
Descubre cómo '¿Quiso decir?' (DYM) en PLN identifica y corrige errores en la entrada del usuario, como errores tipográficos u ortográficos, y sugiere alternativas para mejorar la experiencia en motores de búsqueda, chatbots y más.
Los agentes de IA verticales son soluciones de inteligencia artificial específicas para la industria, diseñadas para abordar desafíos únicos y optimizar procesos dentro de sectores concretos. Descubre cómo los agentes de IA verticales están transformando el software empresarial con aplicaciones especializadas y de alto impacto.
Un agente de IA embodimentado es un sistema inteligente que percibe, interpreta e interactúa con su entorno a través de un cuerpo físico o virtual. Descubre cómo estos agentes operan en robótica y simulaciones digitales, realizando tareas que requieren percepción, razonamiento y acción.
Un agente inteligente es una entidad autónoma diseñada para percibir su entorno a través de sensores y actuar sobre ese entorno utilizando actuadores, equipada con capacidades de inteligencia artificial para la toma de decisiones y la resolución de problemas.
Agentic RAG (Generación Aumentada por Recuperación con Agentes) es un marco de IA avanzado que integra agentes inteligentes en sistemas RAG tradicionales, permitiendo el análisis autónomo de consultas, la toma de decisiones estratégicas y la recuperación adaptativa de información para mejorar la precisión y eficiencia.
La IA agéntica es una rama avanzada de la inteligencia artificial que capacita a los sistemas para actuar de forma autónoma, tomar decisiones y realizar tareas complejas con una supervisión humana mínima. A diferencia de la IA tradicional, los sistemas agénticos analizan datos, se adaptan a entornos dinámicos y ejecutan procesos de múltiples pasos con autonomía y eficiencia.
El Agrupamiento K-Means es un popular algoritmo de aprendizaje automático no supervisado para dividir conjuntos de datos en un número predefinido de grupos distintos y no superpuestos, minimizando la suma de las distancias cuadradas entre los puntos de datos y los centroides de sus respectivos grupos.
El ajuste de hiperparámetros es un proceso fundamental en el aprendizaje automático para optimizar el rendimiento del modelo ajustando parámetros como la tasa de aprendizaje y la regularización. Descubre métodos como búsqueda en cuadrícula, búsqueda aleatoria, optimización bayesiana y más.
El Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) es un enfoque innovador en IA y PLN que permite adaptar grandes modelos preentrenados a tareas específicas actualizando solo un pequeño subconjunto de sus parámetros, reduciendo los costos computacionales y el tiempo de entrenamiento para un despliegue eficiente.
El ajuste por instrucciones es una técnica en IA que afina grandes modelos de lenguaje (LLMs) usando pares de instrucciones y respuestas, mejorando su capacidad para seguir indicaciones humanas y realizar tareas específicas.
Descubre cómo las alianzas de IA entre universidades y empresas privadas impulsan la innovación, la investigación y el desarrollo de habilidades al combinar el conocimiento académico con la aplicación industrial. Aprende sobre las características clave, beneficios, desafíos y ejemplos reales de colaboraciones exitosas.
AllenNLP es una sólida biblioteca de código abierto para la investigación en PLN, construida sobre PyTorch por AI2. Ofrece herramientas modulares y extensibles, modelos preentrenados e integración sencilla con bibliotecas como spaCy y Hugging Face, admitiendo tareas como clasificación de texto, resolución de correferencias y más.
Una alucinación en los modelos de lenguaje ocurre cuando la IA genera un texto que parece plausible pero que en realidad es incorrecto o inventado. Descubre las causas, métodos de detección y estrategias para mitigar las alucinaciones en las salidas de la IA.
Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático (ML) totalmente gestionado de AWS que permite a los científicos de datos y desarrolladores crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de forma rápida utilizando un conjunto completo de herramientas integradas, frameworks y capacidades de MLOps.
El análisis de dependencias es un método de análisis sintáctico en PLN que identifica relaciones gramaticales entre palabras, formando estructuras en forma de árbol esenciales para aplicaciones como la traducción automática, el análisis de sentimientos y la extracción de información.
El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones, es una tarea crucial de IA y PLN para clasificar e interpretar el tono emocional de un texto como positivo, negativo o neutral. Descubre su importancia, tipos, enfoques y aplicaciones prácticas para empresas.
El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es un proceso que resume las características de un conjunto de datos utilizando métodos visuales para descubrir patrones, detectar anomalías e informar la limpieza de datos, la selección de modelos y el análisis mediante herramientas como Python, R y Tableau.
El análisis semántico es una técnica crucial del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que interpreta y deriva significado del texto, permitiendo que las máquinas comprendan el contexto del lenguaje, el sentimiento y los matices para mejorar la interacción con el usuario y obtener conocimientos empresariales.
El antropomorfismo es la atribución de rasgos, emociones o intenciones humanas a entidades no humanas como animales, plantas u objetos inanimados. Profundamente arraigado en la psicología y la cultura humanas, aparece en la narración de historias, la religión, los medios de comunicación y la vida cotidiana, fomentando conexiones emocionales y comprensión.
Anyword es una herramienta de copywriting impulsada por IA diseñada para ayudar a los equipos de marketing a generar contenido impactante y alineado con la marca. Optimiza la creación de contenidos utilizando información basada en datos para mejorar los textos en diversos canales de marketing.
El aprendizaje adaptativo es un método educativo transformador que aprovecha la tecnología para crear una experiencia de aprendizaje personalizada para cada estudiante. Usando IA, aprendizaje automático y análisis de datos, el aprendizaje adaptativo ofrece contenidos educativos personalizados adaptados a las necesidades individuales.
El Aprendizaje Automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender de los datos, identificar patrones, hacer predicciones y mejorar la toma de decisiones con el tiempo sin programación explícita.
El aprendizaje de pocos ejemplos es un enfoque de aprendizaje automático que permite a los modelos hacer predicciones precisas utilizando solo un pequeño número de ejemplos etiquetados. A diferencia de los métodos supervisados tradicionales, se enfoca en generalizar a partir de datos limitados, aprovechando técnicas como meta-aprendizaje, aprendizaje por transferencia y aumento de datos.
El Aprendizaje Federado es una técnica colaborativa de aprendizaje automático en la que múltiples dispositivos entrenan un modelo compartido manteniendo los datos de entrenamiento localizados. Este enfoque mejora la privacidad, reduce la latencia y permite una IA escalable en millones de dispositivos sin compartir datos sin procesar.
El aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático enfocada en encontrar patrones, estructuras y relaciones en datos no etiquetados, permitiendo tareas como la agrupación, la reducción de dimensionalidad y el aprendizaje de reglas de asociación para aplicaciones como la segmentación de clientes, la detección de anomalías y los motores de recomendación.
El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático que entrena algoritmos con datos no etiquetados para descubrir patrones, estructuras y relaciones ocultas. Los métodos comunes incluyen el agrupamiento, la asociación y la reducción de dimensionalidad, con aplicaciones en segmentación de clientes, detección de anomalías y análisis de canastas de mercado.
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es una rama del aprendizaje automático centrada en entrenar agentes para tomar secuencias de decisiones dentro de un entorno, aprendiendo conductas óptimas a través de la retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. Explora los conceptos clave, algoritmos, aplicaciones y desafíos del RL.
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es un método de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones y recibiendo retroalimentación. La retroalimentación, en forma de recompensas o penalizaciones, guía al agente para mejorar su desempeño con el tiempo. RL se utiliza ampliamente en videojuegos, robótica, finanzas, salud y vehículos autónomos.
El Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF) es una técnica de aprendizaje automático que integra la intervención humana para guiar el proceso de entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. A diferencia del aprendizaje por refuerzo tradicional, que depende únicamente de señales de recompensa predefinidas, el RLHF aprovecha los juicios humanos para modelar y perfeccionar el comportamiento de los modelos de IA. Este enfoque garantiza que la IA se alinee más estrechamente con los valores y preferencias humanas, lo que lo hace especialmente útil en tareas complejas y subjetivas.
El aprendizaje por transferencia es una técnica sofisticada de aprendizaje automático que permite reutilizar modelos entrenados en una tarea para otra relacionada, mejorando la eficiencia y el rendimiento, especialmente cuando los datos son escasos.
El Aprendizaje por Transferencia es una poderosa técnica de IA/ML que adapta modelos preentrenados a nuevas tareas, mejorando el rendimiento con datos limitados y aumentando la eficiencia en diversas aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el PLN.
El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en la inteligencia artificial (IA) que imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos y la creación de patrones para la toma de decisiones. Se inspira en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales. Los algoritmos de Aprendizaje Profundo analizan e interpretan relaciones intrincadas de datos, permitiendo tareas como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y la resolución de problemas complejos con alta precisión.
El aprendizaje semisupervisado (SSL) es una técnica de aprendizaje automático que aprovecha tanto datos etiquetados como no etiquetados para entrenar modelos, lo que lo hace ideal cuando etiquetar todos los datos es poco práctico o costoso. Combina las fortalezas del aprendizaje supervisado y no supervisado para mejorar la precisión y la generalización.
El aprendizaje supervisado es un enfoque fundamental en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde los algoritmos aprenden a partir de conjuntos de datos etiquetados para realizar predicciones o clasificaciones. Explora su proceso, tipos, algoritmos clave, aplicaciones y desafíos.
El aprendizaje supervisado es un concepto fundamental de la IA y el aprendizaje automático donde los algoritmos se entrenan con datos etiquetados para hacer predicciones o clasificaciones precisas sobre datos nuevos y no vistos. Descubre sus componentes clave, tipos y ventajas.
El Aprendizaje Zero-Shot es un método en IA donde un modelo reconoce objetos o categorías de datos sin haber sido entrenado explícitamente en esas categorías, utilizando descripciones semánticas o atributos para hacer inferencias. Es especialmente útil cuando recolectar datos de entrenamiento es difícil o imposible.
Un árbol de decisión es una herramienta poderosa e intuitiva para la toma de decisiones y el análisis predictivo, utilizada en tareas de clasificación y regresión. Su estructura en forma de árbol lo hace fácil de interpretar, y se aplica ampliamente en el aprendizaje automático, las finanzas, la salud y más.
Un Árbol de Decisión es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para tomar decisiones o hacer predicciones basadas en datos de entrada. Se visualiza como una estructura similar a un árbol donde los nodos internos representan pruebas, las ramas representan resultados y los nodos hoja representan etiquetas de clase o valores.
El Área bajo la curva (AUC) es una métrica fundamental en aprendizaje automático utilizada para evaluar el rendimiento de modelos de clasificación binaria. Cuantifica la capacidad global de un modelo para distinguir entre clases positivas y negativas calculando el área bajo la curva Receiver Operating Characteristic (ROC).
El arrepentimiento del comprador es un fenómeno psicológico donde un individuo experimenta arrepentimiento, ansiedad o insatisfacción después de realizar una compra. Explora las causas, aspectos psicológicos, impactos empresariales y el papel de la IA en predecir y mitigar el arrepentimiento del comprador.
La Automatización del Servicio al Cliente aprovecha la IA, los chatbots, portales de autoservicio y sistemas automatizados para gestionar consultas y tareas de servicio con mínima intervención humana—optimizando interacciones, reduciendo costos y mejorando la eficiencia mientras se mantiene el equilibrio con el soporte humano.
Bagging, abreviatura de Bootstrap Aggregating, es una técnica fundamental de aprendizaje en conjunto en IA y aprendizaje automático que mejora la precisión y robustez del modelo al entrenar múltiples modelos base en subconjuntos de datos bootstrapped y agregando sus predicciones.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) resalta cómo la calidad de la salida de los sistemas de IA y otros sistemas depende directamente de la calidad de la entrada. Descubre sus implicaciones en la IA, la importancia de la calidad de los datos y estrategias para mitigar GIGO para obtener resultados más precisos, justos y fiables.
BeenVerified es una plataforma de verificación de antecedentes en línea que agrega registros públicos y datos de redes sociales para proporcionar informes de antecedentes completos sobre personas y propiedades. Ofrece búsqueda de personas, búsquedas inversas de teléfono y correo electrónico, y búsquedas de propiedades a través de aplicaciones web y móviles.
Descubre BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google para el procesamiento de lenguaje natural. Aprende cómo la arquitectura Transformer bidireccional de BERT revoluciona la comprensión del lenguaje por IA, sus aplicaciones en PLN, chatbots, automatización y los principales avances en investigación.
Anaconda es una distribución integral y de código abierto de Python y R, diseñada para simplificar la gestión de paquetes y el despliegue para la computación científica, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Desarrollada por Anaconda, Inc., ofrece una plataforma robusta con herramientas para científicos de datos, desarrolladores y equipos de TI.
BigML es una plataforma de aprendizaje automático diseñada para simplificar la creación y el despliegue de modelos predictivos. Fundada en 2011, su misión es hacer que el aprendizaje automático sea accesible, comprensible y asequible para todos, ofreciendo una interfaz fácil de usar y herramientas robustas para automatizar los flujos de trabajo de machine learning.
El Bloqueo de Bots de IA impide que los bots impulsados por IA accedan a los datos del sitio web utilizando robots.txt, protegiendo el contenido contra el uso no autorizado. Salvaguarda la integridad del contenido, la privacidad y la propiedad intelectual, teniendo en cuenta el SEO y las implicaciones legales.
BMXNet es una implementación de código abierto de Redes Neuronales Binarias (BNN) basada en Apache MXNet, que permite un despliegue eficiente de IA con pesos y activaciones binarios para dispositivos de bajo consumo.
Descubre Botpress, una plataforma de IA para crear chatbots. Conoce sus características clave, ventajas y desventajas, opciones de precios y principales alternativas para ayudarte a elegir la solución de IA conversacional adecuada.
La Búsqueda Mejorada de Documentos con PLN integra técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural en los sistemas de recuperación de documentos, mejorando la precisión, relevancia y eficiencia al buscar grandes volúmenes de datos textuales utilizando consultas en lenguaje natural.
La búsqueda facetada es una técnica avanzada que permite a los usuarios refinar y navegar grandes volúmenes de datos aplicando múltiples filtros basados en categorías predefinidas, conocidas como facetas. Ampliamente utilizada en comercio electrónico, bibliotecas y búsquedas empresariales, mejora la experiencia del usuario facilitando la búsqueda eficiente de información relevante.
La Búsqueda por IA es una metodología de búsqueda semántica o basada en vectores que utiliza modelos de aprendizaje automático para comprender la intención y el significado contextual detrás de las consultas de búsqueda, ofreciendo resultados más relevantes y precisos que la búsqueda tradicional basada en palabras clave.
Caffe es un framework de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por BVLC, optimizado para la velocidad y la modularidad en la construcción de redes neuronales convolucionales (CNN). Ampliamente utilizado en clasificación de imágenes, detección de objetos y otras aplicaciones de IA, Caffe ofrece una configuración de modelos flexible, procesamiento rápido y un sólido apoyo comunitario.
La calificación de documentos en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es el proceso de evaluar y clasificar documentos según su relevancia y calidad en respuesta a una consulta, asegurando que solo los documentos más pertinentes y de alta calidad se utilicen para generar respuestas precisas y con conciencia de contexto.
Chainer es un framework de deep learning de código abierto que ofrece una plataforma flexible, intuitiva y de alto rendimiento para redes neuronales, con gráficos dinámicos define-by-run, aceleración por GPU y amplio soporte de arquitecturas. Desarrollado por Preferred Networks con contribuciones importantes de grandes empresas tecnológicas, es ideal para investigación, prototipado y entrenamiento distribuido, aunque actualmente se encuentra en modo de mantenimiento.
Los chatbots son herramientas digitales que simulan la conversación humana utilizando IA y PLN, ofreciendo soporte 24/7, escalabilidad y rentabilidad. Descubre cómo funcionan los chatbots, sus tipos, beneficios y aplicaciones reales con FlowHunt.
ChatGPT es un chatbot de IA de última generación desarrollado por OpenAI, que utiliza un avanzado Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para permitir conversaciones similares a las humanas y ayudar a los usuarios con tareas que van desde responder preguntas hasta la generación de contenido. Lanzado en 2022, es ampliamente utilizado en diversas industrias para la creación de contenido, programación, soporte al cliente y más.
Un Circuito Integrado de Aplicación Específica (ASIC) es un tipo de circuito integrado diseñado para tareas específicas, ofreciendo alta eficiencia, menor consumo de energía y rendimiento optimizado. Los ASICs son vitales en IA, automatización y minería de criptomonedas por su eficiencia en el procesamiento.
Mostrando 1 de 6
