Es una tarea fundamental en el aprendizaje automático, que implica asignar una etiqueta o categoría a un conjunto de datos basado en sus características. Por ejemplo, en un conjunto de datos de imágenes de animales, la tarea de clasificación podría ser asignar cada imagen a una categoría específica, como “perro”, “gato” o “pájaro”. Los algoritmos de clasificación aprenden patrones a partir de los datos de entrenamiento y luego aplican estos patrones para predecir la categoría de nuevos datos.
Programa de computadora diseñado para simular conversaciones humanas a través de medios digitales. Utiliza
algoritmos de generación de lenguaje natural (NLG) para comprender y responder a las consultas de los usuarios de manera automática. Los chatbots pueden ser utilizados en una variedad de aplicaciones, como servicio al cliente, asistencia en línea, ventas y entretenimiento.
Tipo de arquitectura de red neuronal diseñada para superar limitaciones de las Convolutional Neural Networks
(CNN). Introduce “cápsulas”, unidades de procesamiento, que capturan información jerárquica y relaciones
espaciales entre características en una imagen. Esta arquitectura busca mejorar la interpretación de las relaciones espaciales en datos complejos.
En el contexto de Capsule Networks, una cápsula es una unidad de procesamiento fundamental. Cada cápsula está diseñada para capturar y representar una característica específica de un objeto en la imagen. La información se organiza de manera jerárquica, permitiendo una representación más robusta y precisa de las relaciones entre características en comparación con las arquitecturas convencionales.
El manejo y análisis de conjuntos de datos masivos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos se denomina “Big Data”. Este concepto implica el uso de tecnologías específicas para almacenar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes. El objetivo fundamental del análisis de Big Data es extraer insights valiosos, identificar patrones complejos y obtener
conocimientos significativos que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
En el contexto de aprendizaje automático, se refiere al prejuicio en los datos de entrenamiento que afecta la objetividad del modelo. Puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos sesgada, y puede resultar en decisiones o predicciones inexactas y discriminatorias.
Es un algoritmo utilizado en el entrenamiento de redes neuronales. Consiste en ajustar los pesos de la red en función de la diferencia entre la salida predicha y la salida deseada. Se realiza en sentido contrario a través de la red, calcula gradientes y utiliza técnicas de optimización para minimizar el error y mejorar el rendimiento de la red durante el entrenamiento.
Técnica de ensamble en aprendizaje automático que combina múltiples modelos para mejorar estabilidad y precisión. Se crean varios conjuntos de datos de entrenamiento mediante muestreo bootstrap, luego se entrena un modelo en cada conjunto. Finalmente, las predicciones se obtienen promediando o votando entre los modelos individuales.
Es una red neuronal utilizada para la reducción de dimensionalidad* y la generación de datos. Consiste en una arquitectura simétrica en la que la entrada y la salida son similares, y cuenta con una capa interna llamada
“código latente”. Es útil para aprender representaciones compactas de datos y para la generación de nuevos datos
similares a los de entrada.
Es un componente fundamental de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender patrones y mejorar su rendimiento sin intervención humana explícita. Utiliza algoritmos que permiten a las máquinas reconocer patrones en datos y tomar decisiones basadas en estos patrones, mejorando su desempeño con la experiencia.
