Método de reducción de dimensionalidad utilizado para simplificar conjuntos de datos manteniendo la mayor cantidad posible de información. PCA transforma el conjunto de datos original en un conjunto de componentes principales, que son combinaciones lineales de las variables originales. Estas componentes principales capturan la variabilidad de los datos de manera ordenada, lo que facilita la visualización y el análisis de datos de alta dimensión.
Gráfico que muestra el equilibrio entre la precisión y la exhaustividad de un modelo en función de un umbral de decisión. La precisión se refiere a la proporción de instancias positivas correctamente identificadas, mientras que la exhaustividad se refiere a la proporción de instancias positivas en el conjunto de datos que fueron
correctamente identificadas por el modelo. La curva de precisión-recall es útil para evaluar el rendimiento de un clasificador en problemas con clases desbalanceadas.
Es un fenómeno en el que un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando el ruido y las características específicas de los datos de entrenamiento en lugar de aprender
patrones generales. Esto puede llevar a un rendimiento deficiente en datos nuevos o no vistos. El overfitting puede ocurrir cuando un modelo es demasiado complejo en relación con la cantidad de datos disponibles o cuando se entrena durante demasiadas iteraciones.
Es el proceso de identificar observaciones inusuales o atípicas en un conjunto de datos. Estas observaciones pueden indicar errores en los datos, comportamientos anómalos o información relevante pero no típica. La detección de valores atípicos es importante en aplicaciones como detección de fraudes, monitorización de sistemas, diagnóstico médico y calidad de datos.
Es una estructura formal que organiza y representa el conocimiento en inteligencia artificial. Describe las entidades en un dominio específico y las relaciones entre ellas en forma de clases, propiedades y axiomas. Las ontologías se utilizan para modelar el conocimiento en áreas como la web semántica, la ingeniería del conocimiento, la representación del conocimiento y la resolución de problemas.
Es la tarea de identificar y clasificar objetos dentro de imágenes o videos. Es una tarea fundamental en la visión por computadora y se utiliza en una variedad de aplicaciones, como sistemas de seguridad, vehículos autónomos, reconocimiento facial, supervisión de tráfico, entre otros. Los algoritmos de detección de objetos identifican la presencia, ubicación y clase de objetos dentro de una imagen o secuencia de video.
Unidad básica de procesamiento en las redes neuronales artificiales. Está inspirada en la neurona biológica y procesa entradas ponderadas para generar una salida. La neurona artificial típicamente aplica una función de activación a la suma ponderada de las entradas para determinar si se activa o no. Estas neuronas se organizan en capas para formar redes neuronales, que pueden aprender y realizar tareas complejas mediante el ajuste de sus conexiones.
Técnica que utiliza algoritmos evolutivos (evolutionary algorithms) para entrenar redes neuronales. En lugar de utilizar métodos de optimización tradicionales como el descenso de gradiente, la neuroevolución utiliza algoritmos inspirados en la evolución biológica, como algoritmos genéticos o algoritmos de optimización basados en la selección natural. Esto permite entrenar redes neuronales para tareas específicas de manera más eficiente y escalable.
Campo de la inteligencia artificial que aborda la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. NLP se centra en la comprensión, interpretación y generación de lenguaje humano de manera automatizada. Algunas aplicaciones comunes de NLP incluyen análisis de sentimientos, traducción automática, reconocimiento de voz, extracción de información, entre otros.
Proceso de crear automáticamente texto en lenguaje humano. Esta técnica se utiliza en una variedad de aplicaciones, como generación de resúmenes automáticos, creación de contenido para sitios web, chatbots, informes automáticos, entre otros. Los sistemas de NLG utilizan técnicas de procesamiento de lenguaje natural y generación de texto para producir contenido que suene natural y coherente.
