La afasia es un trastorno causado por lesiones en las partes del cerebro que controlan el lenguaje. Puede dificultar la lectura, la escritura y expresar lo que se desea decir. Las causas posibles: Infecciones localizadas en el cerebro, Ictus (Infarto cerebral, hemorragia cerebral, derrame, trombosis, embolia, etc.), Demencia, Tumores, Traumatismos craneales.
Llamadas así porque requieren algunos instrumentos para ser realizadas, posibilitando a la persona tener una vida social mínima.
Dentro de ellas se cuentan el uso del teléfono, cuidado de la casa, salir de compras, preparación de la comida, uso de medios de transporte, uso adecuado del dinero y responsabilidad sobre sus propios medicamentos.
Alteración de los vasos sanguíneos cerebrales caracterizada por la oclusión debida a un émbolo o a hemorragia cerebrovascular que produce isquemia de los tejidos cerebrales habitualmente perfundidos por los vasos afectados.
Es un enfoque de IA que busca hacer que los modelos de inteligencia artificial sean más comprensibles y transparentes para los humanos. Esto implica desarrollar técnicas y métodos que expliquen cómo funciona un modelo de IA, cómo llega a sus decisiones y qué características de los datos influyen en esas decisiones. La XAI es importante para mejorar la confianza en los sistemas de IA, permitiendo que los usuarios comprendan y verifiquen el razonamiento detrás de las decisiones automatizadas.
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.
Es una representación gráfica de los resultados de un análisis de agrupamiento jerárquico en datos. En este tipo de análisis, los datos se agrupan en clústeres* o grupos en función de sus similitudes. El dendrograma muestra la estructura jerárquica de estos clústeres, donde los elementos más similares se agrupan juntos en niveles inferiores del dendrograma, mientras que los elementos menos similares se agrupan en niveles superiores. Es una herramienta útil para visualizar la estructura de los datos y comprender las relaciones entre los elementos.
Es una arquitectura de red neuronal utilizada en el aprendizaje por refuerzo, específicamente en el algoritmo de Q-learning profundo. DQN combina redes neuronales profundas con el algoritmo Q-learning para aprender a tomar decisiones óptimas en entornos complejos y dinámicos. Este enfoque ha sido especialmente exitoso en aplicaciones de juegos de video, donde los agentes de aprendizaje pueden aprender a jugar juegos como Atari de manera autónoma a partir de la observación de la pantalla y la retroalimentación de recompensa.
También conocido como aprendizaje profundo, es un subcampo del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para realizar tareas complejas de procesamiento de datos. A diferencia de los modelos de aprendizaje automático tradicionales, que pueden tener una o dos capas ocultas, las redes neuronales profundas pueden tener múltiples capas ocultas, lo que les permite aprender representaciones jerárquicas de los datos. Esto hace que el deep learning sea especialmente eficaz en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
