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.
Utiliza datos históricos para prever eventos futuros. Estos modelos son utilizados en una amplia gama de aplicaciones, como pronósticos meteorológicos, análisis de riesgos financieros, recomendaciones de productos, diagnósticos médicos, entre otros. Los modelos predictivos pueden ser construidos utilizando diferentes técnicas de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, series temporales, entre otras.
Se refiere a los cambios en la distribución de datos que afectan la eficacia del modelo de aprendizaje automático. Estos cambios pueden deberse a diversos factores, como
cambios en el comportamiento de los usuarios, cambios estacionales, cambios en el entorno, entre otros. El Model Drift puede llevar a una degradación en el rendimiento del modelo, ya que el modelo puede volverse menos preciso o relevante para los datos nuevos.
Método de aprendizaje automático que
se enfoca en la capacidad de aprender y adaptarse velozmente a nuevas tareas o áreas de conocimiento. En lugar de entrenar un modelo para una tarea específica, el metaaprendizaje busca desarrollar algoritmos y técnicas que permitan a un modelo aprender a partir de experiencias pasadas y aplicar ese conocimiento para resolver nuevas tareas con poca o ninguna supervisión adicional. El metaaprendizaje es especialmente útil en situaciones donde los datos son escasos o las condiciones de la tarea cambian con el tiempo.
