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.
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La Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) es una subárea de la IA centrada en permitir que las máquinas comprendan e interpreten el lenguaje humano de manera contextual, yendo más allá del procesamiento básico de texto para reconocer la intención, la semántica y los matices en aplicaciones como chatbots, análisis de sentimientos y traducción automática.
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La Expansión de Consulta en FlowHunt mejora la comprensión del chatbot al encontrar sinónimos, corregir errores ortográficos y garantizar respuestas consistentes y precisas para las consultas de los usuarios.
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La Facilidad de Lectura de Flesch es una fórmula de legibilidad que evalúa cuán fácil es entender un texto. Desarrollada por Rudolf Flesch en la década de 1940, asigna una puntuación basada en la longitud de las oraciones y el número de sílabas para indicar la complejidad del texto. Ampliamente utilizada en educación, publicaciones y en IA para hacer el contenido accesible.
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¿Qué es un heterónimo? Un heterónimo es un fenómeno lingüístico único en el que dos o más palabras comparten la misma escritura pero tienen diferentes pronunciaciones y significados. Estas palabras son homógrafos que no son homófonos. En términos más simples, los heterónimos se ven idénticos en forma escrita pero suenan diferente cuando se pronuncian, y transmiten significados distintos según el contexto.
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Un metaprompt en inteligencia artificial es una instrucción de alto nivel diseñada para generar o mejorar otros prompts para grandes modelos de lenguaje (LLMs), mejorando los resultados de la IA, automatizando tareas y optimizando el razonamiento de múltiples pasos en chatbots y flujos de automatización.
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Descubre más sobre Mistral AI y los modelos LLM que ofrecen. Conoce cómo se utilizan estos modelos y qué los diferencia del resto.
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Una ontología en Inteligencia Artificial es una especificación formal de una conceptualización compartida, que define clases, propiedades y relaciones para modelar el conocimiento. Las ontologías mejoran la IA al optimizar la representación del conocimiento, la integración de datos y el razonamiento, impulsando aplicaciones como PLN, Web Semántica y sistemas expertos.
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Descubre cómo la Optimización para Motores de Preguntas (AEO) cambia el enfoque del SEO tradicional hacia la entrega de respuestas directas a los usuarios, optimizando para búsquedas por voz e IA con datos estructurados y PLN para mejores resultados en marketing digital.
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El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano utilizando lingüística computacional, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El PLN impulsa aplicaciones como la traducción, chatbots, análisis de sentimientos y más, transformando industrias y mejorando la interacción humano-computadora.
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El Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) es un subcampo clave del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en IA, enfocado en identificar y clasificar entidades en texto en categorías predefinidas como personas, organizaciones y lugares para mejorar el análisis de datos y automatizar la extracción de información.
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La retroalimentación estudiantil basada en IA utiliza inteligencia artificial para ofrecer ideas y sugerencias evaluativas personalizadas y en tiempo real a los estudiantes. Utilizando aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, estos sistemas analizan el trabajo académico para mejorar los resultados de aprendizaje, aumentar la eficiencia y proporcionar información basada en datos, atendiendo a la privacidad y la equidad.
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Un token en el contexto de los modelos de lenguaje grandes (LLM) es una secuencia de caracteres que el modelo convierte en representaciones numéricas para un procesamiento eficiente. Los tokens son las unidades básicas de texto utilizadas por LLMs como GPT-3 y ChatGPT para comprender y generar lenguaje.
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OpenAI Whisper es un avanzado sistema de reconocimiento automático de voz (ASR) que transcribe el lenguaje hablado a texto, compatible con 99 idiomas, robusto ante acentos y ruido, y de código abierto para aplicaciones versátiles de IA.
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