Descubriendo los 30 Términos Clave en el campo de la Inteligencia Artificial
Los 30 Términos Clave en el campo de la Inteligencia Artificial
- Inteligencia Artificial (IA): Se refiere a la capacidad de las máquinas
para simular la inteligencia humana y realizar tareas que normalmente requerirían de la inteligencia humana. - Aprendizaje Automático (Machine Learning): Es un enfoque de la IA en el que las máquinas pueden aprender de forma autónoma y mejorar su rendimiento a través de la experiencia y la retroalimentación.
- Redes Neuronales Artificiales (ANN): Es un modelo de IA inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, compuesto por capas de nodos interconectados (neuronas artificiales) que procesan información.
- Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para analizar y comprender datos complejos, como imágenes y texto.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Es la capacidad de las máquinas para comprender y procesar el lenguaje humano en su forma escrita o hablada.
- Minería de Datos (Data Mining): Es el proceso de descubrir patrones y relaciones significativas en conjuntos de datos grandes y complejos.
- Algoritmo Genético (Genetic Algorithm): Es un enfoque de la IA que emplea conceptos inspirados en la evolución biológica para resolver problemas de optimización.
- Visión por Computadora (Computer Vision): Es la capacidad de las máquinas para analizar, interpretar y comprender imágenes y videos.
- Robótica: Es un campo de estudio que combina la IA y la ingeniería para diseñar y desarrollar robots capaces de realizar tareas físicas y cognitivas.
- Chatbot: Es un programa de IA diseñado para interactuar con los seres
humanos a través de conversaciones, ya sea en texto o mediante interfaces de voz. - Agente Inteligente: Es un sistema de software o hardware que puede percibir su entorno, tomar decisiones y actuar de manera autónoma para lograr objetivos específicos.
- Big Data: Son conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren de tecnologías avanzadas para su almacenamiento, procesamiento y análisis.
- Aprendizaje Supervisado: Es un enfoque de aprendizaje automático en el que se proporcionan ejemplos etiquetados para entrenar al modelo.
- Aprendizaje No Supervisado: Es un enfoque de aprendizaje automático en el que el modelo busca patrones y estructuras en los datos sin ejemplos etiquetados.
- Aprendizaje por Reforzamiento (Reinforcement Learning): Es un enfoque de aprendizaje automático en el que un agente interactúa con un entorno y aprende a través de la retroalimentación basada en recompensas.
- Sistema Experto: Es un sistema de IA que utiliza conocimientos específicos de un dominio para tomar decisiones.
- Inferencia: Es el proceso de deducir nuevas conclusiones a partir de datos o conocimientos existentes.
- Heurística: Es una regla práctica que ayuda a tomar decisiones o resolver problemas de manera eficiente.
- Backpropagation: Es un algoritmo utilizado en el aprendizaje profundo para ajustar los pesos de las redes neuronales en función del error de la salida.
- TensorFlow: Es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
- PyTorch: Es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático desarrollada por Facebook’s AI Research lab.
- Keras: Es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje profundo en Python.
- Scikit-learn: Es una biblioteca de aprendizaje automático en Python que ofrece una variedad de algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento.
- Pandas: Es una biblioteca de Python para la manipulación y análisis de datos.
- Numpy: Es una biblioteca de Python para el cálculo numérico y el manejo de arrays.
- Matplotlib: Es una biblioteca de Python para la visualización de datos.
- Seaborn: Es una biblioteca de Python para la visualización de datos estadísticos.
- Overfitting: Es un problema en el aprendizaje automático donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y tiene un rendimiento pobre en los datos de prueba.
- Underfitting: Es un problema en el aprendizaje automático donde un modelo no se ajusta suficientemente a los datos de entrenamiento y tiene un rendimiento pobre tanto en los datos de entrenamiento como en los de prueba.
- Validación Cruzada (Cross-validation): Es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para evaluar la capacidad de generalización de un modelo.
Más información:
Comentarios
Publicar un comentario