Son métodos de optimización inspirados en los principios de la evolución biológica, como la selección natural y la reproducción. Estos algoritmos generan una población inicial de soluciones candidatas y aplican operadores de selección, cruce y mutación para evolucionar y mejorar las soluciones a lo largo de múltiples generaciones. Se utilizan en una variedad de aplicaciones de optimización, como diseño de sistemas, ingeniería, finanzas y aprendizaje automático.

Se refiere a los principios y normas éticas que guían el desarrollo, la implementación y el uso de la IA. Esto incluye consideraciones sobre la equidad, transparencia, privacidad, seguridad, responsabilidad y el impacto social de los sistemas de IA. La ética de la IA busca garantizar que la tecnología se utilice de manera ética y responsable, teniendo en cuenta sus posibles implicaciones para los individuos, las comunidades y la sociedad en su conjunto.

Es una técnica en el aprendizaje automático que combina múltiples modelos individuales para mejorar el rendimiento predictivo. Los modelos individuales pueden ser del mismo tipo o de tipos diferentes. Al combinar las predicciones de múltiples modelos, el ensamble puede reducir el sesgo y la varianza, lo que lleva a un modelo más robusto y generalizable. Algunos métodos comunes de ensamble incluyen el bagging, boosting y la combinación de modelos por voto.