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.