14 términos de la IA que debes conocer y que te ayudarán a entender mejor está tecnología y su aplicación a tu negocio.
👉 Aprendizaje automático (Machine Learning): Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de datos y mejorar su desempeño con el tiempo.
👉 Aprendizaje profundo (Deep Learning): Técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para modelar problemas complejos.
👉 Red neuronal artificial: Modelo computacional inspirado en el cerebro humano, compuesto por nodos (neuronas artificiales) interconectados.
👉 Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Rama de la IA que permite a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano.
👉 IA supervisada: Aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos etiquetados, es decir, datos con entradas y salidas conocidas.
👉 IA no supervisada: Aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos sin etiquetas, buscando patrones o estructuras en los datos.
👉 IA reforzada: Aprendizaje automático en el que el algoritmo aprende interactuando con un entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos.
👉 Datos de entrenamiento: Conjunto de datos utilizado para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático.
👉 Datos de prueba: Conjunto de datos utilizado para evaluar la precisión y el rendimiento de un algoritmo de aprendizaje automático después del entrenamiento.
👉 Sobreajuste (Overfitting): Cuando un algoritmo de aprendizaje automático se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien a datos nuevos.
👉 Subajuste (Underfitting): Cuando un algoritmo de aprendizaje automático no capta la estructura subyacente de los datos de entrenamiento y tiene un rendimiento deficiente tanto en datos de entrenamiento como en nuevos datos.
👉 Validación cruzada: Técnica de evaluación de algoritmos de aprendizaje automático que divide los datos en múltiples subconjuntos y realiza entrenamiento y prueba en cada uno de ellos.
👉 GPT (Generative Pre-trained Transformer): Modelo de lenguaje de IA avanzado basado en la arquitectura Transformer, que puede generar texto coherente y contextualizado en múltiples dominios y aplicaciones.
👉 Transformer: Arquitectura de red neuronal utilizada en el procesamiento del lenguaje natural que permite un aprendizaje más rápido y preciso en tareas como la traducción automática y la generación de texto.
