A A/B Testing Ajuste de Hiperparámetros (Hyperparameter Tuning) Algoritmo Análisis de Componentes Principales (PCA) Aprendizaje Automático (Machine Learning) Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning) Aprendizaje No Supervisado (Unsupervised Learning) Automatización

B Bagging Balanceo de Datos Bias (Sesgo) Big Data

C Chatbot Clasificación Clustering (Clusterización) Computación en la Nube (Cloud Computing) Conjunto de Datos (Dataset) Convolución Curva ROC (ROC Curve)

D Data Mining Deep Learning (Aprendizaje Profundo) Desbalance de Clases (Class Imbalance)

E Embedding Evaluación Cruzada (Cross-Validation) Exploración de Datos

F Feature Engineering (Ingeniería de Características) Fine-Tuning Framework Función de Activación

G Generación de Lenguaje Natural (NLG) Gradiente Descendente GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) Grid Search

I IA Generativa Inferencia Inteligencia Artificial (IA)

K K-Vecinos Más Cercanos (K-Nearest Neighbors) K-Means

L Labeled Data (Datos Etiquetados) Lasso Learning Rate (Tasa de Aprendizaje) LLM (Large Language Model)

M Matriz de Confusión Modelado Modelo

N Neurona Normalización

O Optimización Overfitting (Sobreajuste)

P Pandas Parámetro Perceptrón Pipeline Plataforma de Código Abierto (Open Source) Plataforma de Código Cerrado (Closed Source) Ponderación Precisión Preprocesamiento Prompt Propagación hacia Atrás (Backpropagation)

R Random Forest Red Neuronal Red Neuronal Convolucional (CNN) Red Neuronal Recurrente (RNN) Regresión Regularización Representación

S Sampleo Segmentación Sentiment Analysis (Análisis de Sentimientos) Speech-to-Text Subajuste (Underfitting) Support Vector Machine (Máquina de Vectores de Soporte)

T Tensor TensorFlow Token Transfer Learning (Aprendizaje por Transferencia)

V Validación Vector Visualización de Datos

W Word Embedding

X XGBoost

Y YOLO (You Only Look Once)

Z Zero-shot Learning

A

Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning)

Técnica donde un agente aprende a tomar decisiones mediante prueba y error, recibiendo recompensas o castigos.

Ajuste de Hiperparámetros (Hyperparameter Tuning)

Proceso de optimización de los parámetros que controlan el comportamiento de un modelo de aprendizaje automático.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Subcampo de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente para ello.

Algoritmo

Conjunto de reglas o instrucciones que un sistema sigue para resolver un problema específico.

Análisis de Componentes Principales (PCA)

Técnica de reducción de dimensionalidad que transforma los datos a un conjunto de variables no correlacionadas, llamadas componentes principales.

A/B Testing

Método de comparación de dos versiones de una página web o aplicación para determinar cuál rinde mejor en términos de conversión o comportamiento del usuario

Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning)

Tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con datos etiquetados.

B

Aprendizaje No Supervisado (Unsupervised Learning)

Tipo de aprendizaje automático en el que el modelo busca patrones en datos sin etiquetas predefinidas.

Automatización

Uso de tecnología para realizar tareas sin intervención humana.

Bagging

Técnica de aprendizaje automático que mejora la precisión de un modelo combinando predicciones de varios modelos entrenados en diferentes subconjuntos de datos.

Balanceo de Datos

Técnica para ajustar la distribución de clases en un conjunto de datos para mejorar el rendimiento del modelo.

Bias (Sesgo)

Tendencia sistemática de un modelo para cometer ciertos tipos de errores, a menudo debido a datos de entrenamiento desbalanceados.

Big Data

Conjunto de datos tan grande y complejo que requiere herramientas y métodos especiales para ser analizado.

Chatbot

Programa que simula una conversación humana, respondiendo preguntas y realizando tareas específicas.

Clasificación

Tarea de asignar una etiqueta a un dato entre varias opciones posibles.

C

Clustering (Clusterización)

Agrupamiento de datos similares en categorías o clusters.

Computación en la Nube (Cloud Computing)

Uso de servidores remotos en Internet para almacenar, gestionar y procesar datos en lugar de utilizar servidores locales.

Conjunto de Datos (Dataset)

Colección de datos utilizados para entrenar o evaluar modelos de IA.

Convolución

Operación matemática utilizada en redes neuronales convolucionales para procesar datos estructurados en forma de cuadrículas (imágenes).

Curva ROC (ROC Curve)

Gráfico que muestra el rendimiento de un modelo de clasificación para diferentes umbrales de decisión.

Data Mining

Proceso de descubrir patrones y conocimiento a partir de grandes cantidades de datos.

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

Rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para modelar datos complejos.

Desbalance de Clases (Class Imbalance)

Situación en la que una clase está representada mucho más que otras en un conjunto de datos, lo que puede afectar el rendimiento del modelo.

E

Embedding

Representaciones vectoriales de datos, como palabras o imágenes, en un espacio de características continuas.

Evaluación Cruzada (Cross-Validation)

Técnica para evaluar el rendimiento de un modelo dividiendo los datos en múltiples subconjuntos.

Exploración de Datos

Proceso de analizar y resumir las principales características de un conjunto de datos, a menudo con métodos visuales.

Feature Engineering (Ingeniería de Características)

Proceso de seleccionar, modificar o crear variables que representen mejor los datos para mejorar el rendimiento de un modelo.

Fine-Tuning

Proceso de ajustar un modelo preentrenado en una tarea específica con un nuevo conjunto de datos.

Framework

Entorno de trabajo que facilita el desarrollo y la implementación de modelos de IA, como TensorFlow o PyTorch.

Función de Activación

Función matemática utilizada en una red neuronal para decidir si una neurona debe activarse o no.

G

Generación de Lenguaje Natural (NLG)

Proceso de generar texto coherente y comprensible en lenguaje natural a partir de datos estructurados.

Gradiente Descendente

Algoritmo de optimización utilizado para minimizar la función de error de un modelo ajustando los parámetros.

GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico)

Hardware especializado en realizar operaciones matemáticas intensivas, comúnmente utilizado en Deep Learning.

Grid Search

Método exhaustivo de ajuste de hiperparámetros que prueba todas las combinaciones posibles para encontrar la mejor configuración.

IA Generativa

Subcampo de la IA que se enfoca en la creación de nuevos contenidos, como imágenes o texto, a partir de modelos entrenados.

Inferencia

Proceso de usar un modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevos datos.

Inteligencia Artificial (IA)

Campo de la informática que se dedica a crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

K

K-Vecinos Más Cercanos (K-Nearest Neighbors)

Algoritmo de clasificación que asigna una etiqueta a un dato basándose en las etiquetas de sus vecinos más cercanos.

K-Means

Algoritmo de agrupamiento que divide los datos en K clusters, minimizando la distancia de cada punto al centro del cluster.

Labeled Data (Datos Etiquetados)

Conjunto de datos que incluye tanto las características de entrada como las etiquetas de salida, utilizadas para el aprendizaje supervisado.

Lasso

Tipo de regresión que agrega una penalización a la suma de los valores absolutos de los coeficientes, ayudando a la selección de características.

Learning Rate (Tasa de Aprendizaje)

Parámetro que controla qué tan rápido un modelo ajusta sus parámetros durante el entrenamiento.

LLM (Large Language Model)

Modelos de lenguaje a gran escala, como GPT, entrenados con grandes cantidades de texto para realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Matriz de Confusión

Tabla utilizada para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación, mostrando los verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos.

M

Modelado

Proceso de crear, entrenar y validar un modelo de IA para resolver un problema específico.

Modelo

Representación matemática de un sistema que se utiliza para hacer predicciones o decisiones basadas en datos.

Neurona

Unidad básica de una red neuronal, que recibe entradas, las procesa y produce una salida.

Normalización

Proceso de ajustar los valores de un conjunto de datos para que se encuentren en una escala común.

Optimización

Proceso de ajustar un modelo para mejorar su rendimiento en una tarea específica.

Overfitting (Sobreajuste)

Situación en la que un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien en datos nuevos.

Pandas

Biblioteca de Python utilizada para manipulación y análisis de datos.

Parámetro

Valores internos de un modelo que se ajustan durante el entrenamiento para minimizar el error en las predicciones.

P

Perceptrón

Modelo de neurona artificial que es la base de las redes neuronales.

Pipeline

Serie de pasos o procesos por los que pasan los datos desde su entrada hasta la salida del modelo.

Plataforma de Código Abierto (Open Source)

Software cuyo código fuente está disponible para que cualquiera lo use, modifique y distribuya.

Plataforma de Código Cerrado (Closed Source)

Software cuyo código fuente no está disponible públicamente y suele ser propiedad de una empresa.

Ponderación

Asignación de importancia relativa a diferentes características o entradas en un modelo de IA.

Precisión

Medida que indica el porcentaje de predicciones correctas realizadas por un modelo.

Preprocesamiento

Conjunto de técnicas para preparar los datos antes de ser utilizados en un modelo de IA.

Prompt

Entrada de texto que se da a un modelo de lenguaje, como GPT, para que genere una respuesta o complete una tarea.

R

Propagación hacia Atrás (Backpropagation)

Algoritmo utilizado en el entrenamiento de redes neuronales para ajustar los pesos en función del error de las predicciones.

Random Forest

Algoritmo de aprendizaje automático que utiliza múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión de las predicciones.

Red Neuronal

Modelo de IA inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, compuesto por capas de neuronas artificiales.

Red Neuronal Convolucional (CNN)

Tipo de red neuronal especializada en el procesamiento de datos con estructura en forma de cuadrícula, como imágenes.

Red Neuronal Recurrente (RNN)

Tipo de red neuronal que es especialmente útil para procesar datos secuenciales como texto o series temporales.

Regresión

Tarea de predicción de un valor continuo, como la temperatura o el precio de una vivienda.

Regularización

Técnicas utilizadas para evitar el sobreajuste de un modelo, como la penalización de grandes coeficientes.

Representación

Forma en que los datos o características son almacenados y procesados en un modelo de IA.

S

Sampleo

Proceso de seleccionar un subconjunto de datos de un conjunto más grande.

Segmentación

Proceso de dividir un conjunto de datos en segmentos o grupos más pequeños que comparten características similares.

Sentiment Analysis (Análisis de Sentimientos)

Técnica de procesamiento de lenguaje natural para identificar y extraer opiniones o sentimientos de un texto.

Speech-to-Text

Tecnología que convierte la voz humana en texto escrito.

Subajuste (Underfitting)

Situación en la que un modelo es demasiado simple para capturar los patrones en los datos, resultando en un bajo rendimiento.

Support Vector Machine (Máquina de Vectores de Soporte)

Algoritmo de clasificación que busca un hiperplano que mejor separe las clases en los datos.

Tensor

Estructura de datos multidimensional utilizada en el procesamiento y el modelado de datos.

T

TensorFlow

Framework de código abierto para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Token

Unidad básica de texto, como una palabra o carácter, que se utiliza en modelos de lenguaje.

Transfer Learning (Aprendizaje por Transferencia)

Técnica donde un modelo preentrenado en una tarea se adapta a otra tarea relacionada.

Validación

Proceso de evaluar el rendimiento de un modelo en un conjunto de datos diferente al utilizado para el entrenamiento.

Vector

Arreglo unidimensional de números, utilizado para representar datos en modelos de IA.

Visualización de Datos

Proceso de representar datos en formato visual para facilitar su comprensión.

Word Embedding

Representación vectorial de palabras en un espacio de características, utilizado en procesamiento de lenguaje natural.

X

XGBoost

Algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión que es conocido por su alta precisión y eficiencia.

YOLO (You Only Look Once)

Algoritmo de detección de objetos en imágenes que es rápido y preciso.

Zero-shot Learning

Técnica en la que un modelo es capaz de reconocer y clasificar datos de clases que no ha visto durante el entrenamiento.

Chat

🧠

Fundamentos IA

8 fuentes

Estos textos ofrecen un análisis integral sobre la evolución y el impacto de la Inteligencia Artificial, abarcando desde sus orígenes teóricos hasta la revolución de la IA generativa. Los documentos distinguen con claridad conceptos fundamentales como el Machine Learning y el Deep Learning, detallando cómo la arquitectura de las redes neuronales ha permitido procesar datos con una precisión sobrehumana. Se examinan también aplicaciones prácticas en sectores estratégicos como la medicina, la educación y la industria, resaltando el papel de los modelos de lenguaje como colaboradores digitales esenciales. Junto a los beneficios en productividad, las fuentes advierten sobre riesgos críticos como los deepfakes, el desplazamiento laboral y los dilemas éticos de la superinteligencia. Finalmente, se destaca que la transición hacia una IA multimodal y proactiva redefine nuestra relación con la tecnología, exigiendo una adopción estratégica y responsable.

¿Cómo evolucionó la inteligencia artificial desde reglas programadas hasta el aprendizaje automático autónomo?

¿Cuáles son las diferencias fundamentales entre el aprendizaje profundo y la inteligencia generativa?

¿Qué beneficios estratégicos y riesgos éticos plantea la integración de la inteligencia artificial?

8 fuentes

Studio

🎨Estos resultados de Studio ofrecen una descripción general visual y de audio detallada del tema del cuaderno.NotebookLM puede ofrecer respuestas inexactas. Compruébalas.