Aplicaciones de la inteligencia artificial en juegos que involucran toma de decisiones y estrategia, como el ajedrez, el Go y el póker. Estos juegos son desafiantes para los sistemas de IA debido a la complejidad de las opciones y las posibles acciones que pueden tomar los jugadores. Los avances en la inteligencia artificial en juegos estratégicos han llevado a la creación de programas que pueden competir e incluso superar a los mejores jugadores humanos en ciertos juegos.
Matriz de derivadas parciales que se utiliza en cálculos relacionados con funciones vectoriales. En el contexto de las redes neuronales, la matriz Jacobiana se utiliza para calcular las derivadas de las salidas del modelo con respecto a sus entradas y parámetros. Esto es útil en el entrenamiento de redes neuronales y en problemas de optimización.
Métrica utilizada para medir la similitud entre dos conjuntos de datos. Se calcula dividiendo el tamaño de la intersección de los conjuntos entre el tamaño de la unión de los conjuntos. El índice de Jaccard proporciona una medida de la similitud entre los conjuntos, donde un valor de 1 indica una similitud perfecta y un valor de 0 indica ninguna similitud.
Proceso de extraer conclusiones o hacer predicciones sobre una población basándose en muestras de datos observados. Esto implica estimar parámetros desconocidos, probar hipótesis y hacer predicciones utilizando métodos estadísticos. La inferencia estadística juega un papel fundamental en el análisis de datos y la toma de decisiones basada en evidencia
en una amplia gama de disciplinas.
Arquitectura de red neuronal profunda
diseñada para mejorar la eficiencia
computacional y el rendimiento en
tareas de visión por computadora,
como la clasificación de imágenes.
Esta arquitectura utiliza módulos de
convolución múltiple con diferentes
tamaños de filtro en paralelo para
capturar características a diferentes
escalas. La Inception Network ha sido
utilizada con éxito en competiciones de
reconocimiento de imágenes, como el
desafío ImageNet.
Conjunto de datos desbalanceado
es aquel donde las clases tienen
cantidades significativamente
diferentes de ejemplos. Esto puede
ocurrir en situaciones donde una clase
es mucho más común que otras, lo que
puede sesgar el rendimiento del modelo
hacia la clase dominante. Manejar
conjuntos de datos desbalanceados es
importante en el aprendizaje automático
para evitar que el modelo ignore las
clases minoritarias y tome decisiones
sesgadas.
Se refiere a sistemas de IA diseñados
para realizar tareas específicas dentro
de un dominio limitado, mientras que
la inteligencia artificial fuerte se refiere
a sistemas de IA con la capacidad de
razonar, aprender y resolver problemas
en múltiples dominios de manera similar
a los humanos. La IA débil está más
enfocada en tareas específicas y no
busca replicar la inteligencia humana en
su totalidad, mientras que la IA fuerte
aspira a alcanzar o superar el nivel
de inteligencia humana en todas sus
formas.
Lenguaje simbólico que permite la escritura de instrucciones similares a las declaraciones gramaticales (nombres, verbos, adjetivos), con las cuales mediante un orden lógico, es posible realizar un proceso electrónico de datos en una computadora.
Parámetro que se configura antes del entrenamiento del modelo y afecta el proceso de aprendizaje, pero no se aprende automáticamente del conjunto de datos. Los hiperparámetros controlan aspectos como la complejidad del modelo, la velocidad de aprendizaje y la regularización. Algunos ejemplos comunes de hiperparámetros incluyen la tasa de aprendizaje en redes neuronales, el número de árboles en un modelo de bosque aleatorio y el valor de K en el algoritmo de vecinos más cercanos (K-nearest Neighboors)
Método de agrupamiento que crea jerarquías de clústeres. En este enfoque, los datos se agrupan en función de su similitud, y los clústeres se organizan en una estructura de árbol o dendrograma. Hay dos tipos principales de agrupamiento jerárquico: aglomerativo, donde cada observación comienza en su propio clúster y se fusionan gradualmente, y divisivo, donde todos los datos comienzan en un solo clúster y se dividen en clústeres más pequeños. Este enfoque es útil para explorar la estructura de los datos y visualizar relaciones de similitud entre observaciones.
