Conceptos clave de IA, Machine Learning y Automatización explicados de forma clara
Conjunto de instrucciones paso a paso que una computadora sigue para resolver un problema o realizar una tarea específica. En IA, los algoritmos procesan datos y aprenden patrones para hacer predicciones o tomar decisiones.
Técnica de machine learning donde el modelo aprende de datos etiquetados. Se proporcionan ejemplos con inputs y outputs correctos para que el algoritmo aprenda a predecir resultados en nuevos datos.
Método de ML donde el algoritmo encuentra patrones en datos sin etiquetar. Útil para clustering, detección de anomalías y reducción de dimensionalidad.
Programa de software que simula conversaciones humanas usando procesamiento de lenguaje natural (NLP). Puede responder preguntas, realizar tareas y proporcionar asistencia automatizada a usuarios.
Campo de la IA que permite a las computadoras "ver" e interpretar información de imágenes y videos. Aplicaciones incluyen reconocimiento facial, diagnóstico médico y vehículos autónomos.
Subcampo del machine learning que usa redes neuronales profundas con múltiples capas para aprender representaciones complejas de datos. Especialmente efectivo en visión por computadora y procesamiento del lenguaje.
Colección estructurada de datos usada para entrenar, validar y probar modelos de machine learning. La calidad y cantidad del dataset son cruciales para el rendimiento del modelo.
Simulación de procesos de inteligencia humana por sistemas informáticos. Incluye aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción y comprensión del lenguaje.
Rama de la IA que permite a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento a partir de datos sin ser explícitamente programadas. Los algoritmos identifican patrones y toman decisiones basadas en datos.
Representación matemática creada mediante entrenamiento con datos que puede hacer predicciones o tomar decisiones. Es el resultado del proceso de aprendizaje automático.
Procesamiento del Lenguaje Natural. Área de la IA que permite a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano de manera significativa. Fundamental para chatbots y asistentes virtuales.
Sistemas computacionales inspirados en redes neuronales biológicas del cerebro. Consisten en capas de nodos interconectados que procesan información y aprenden patrones complejos en los datos.
Tecnología que usa "robots de software" para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas. Puede interactuar con aplicaciones como lo haría un humano, pero con mayor velocidad y precisión.
Retorno de Inversión. Métrica que mide la ganancia o pérdida generada por una inversión en relación con su costo. En proyectos de IA, considera ahorros de tiempo, reducción de errores y aumento de productividad.