Glosario de Inteligencia Artificial
Dominando el Lenguaje de la IA: De Algoritmos a Redes Neuronales
Este glosario exhaustivo es tu puerta de entrada al complejo mundo de la Inteligencia Artificial. Con definiciones claras y accesibles, navega desde conceptos fundamentales hasta las tecnologías más avanzadas, proporcionando una comprensión integral para entusiastas y profesionales por igual.
AdaBoost
Es una técnica de ensamblaje que mejora la clasificación combinando múltiples clasificadores débiles para formar uno fuerte y más preciso.
ADALINE (Adaptive Linear Neuron)
Un tipo de red neuronal que se ajusta basándose en cambios lineales en sus pesos para minimizar la diferencia entre el valor de salida deseado y el real.
Algoritmo
Un conjunto de reglas o pasos sistemáticos diseñados para realizar una tarea específica o resolver un problema.
Algoritmo Evolutivo
Inspirados en la teoría de la evolución biológica, estos algoritmos utilizan técnicas como la selección natural y la mutación genética para resolver problemas de optimización.
Algoritmo Genético
Una estrategia de búsqueda y optimización que simula el proceso de evolución natural, utilizando técnicas como la selección, la cruz y la mutación para generar soluciones óptimas.
Base de Datos
Un sistema organizado de datos que permite el almacenamiento, la modificación y la extracción de información de manera eficiente.
Big Data
Se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren métodos avanzados de procesamiento para extraer información valiosa.
Blockchain
Una tecnología de registro distribuido que asegura la integridad y transparencia de las transacciones mediante bloques enlazados y cifrados.
Business Intelligence
Procesos y tecnologías que transforman datos brutos en información significativa y útil para el análisis empresarial.
Chatbot
Un programa informático diseñado para simular conversaciones con usuarios humanos, a menudo utilizado para servicio al cliente o recopilación de información.
Clustering
Un método de aprendizaje automático no supervisado que agrupa objetos similares en conjuntos, basándose en sus características, sin etiquetas previas.
Computación en la Nube
La entrega de servicios de computación, como servidores, almacenamiento y aplicaciones, a través de Internet, permitiendo la flexibilidad y la escala.
CRM (Sistemas de Gestión de Relaciones con Clientes)
Sistemas diseñados para gestionar las interacciones de una empresa con clientes actuales y potenciales, utilizando análisis de datos para mejorar las relaciones comerciales.
Ciberseguridad
La práctica de proteger sistemas, redes y programas de ataques digitales, asegurando la integridad, confidencialidad y disponibilidad de la información.
Data Mining
El proceso de explorar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otras ideas útiles, utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
Deep Learning
Un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para modelar abstracciones complejas en datos, permitiendo a las máquinas mejorar su precisión en tareas como el reconocimiento de voz e imagen.
Descenso de Gradiente
Un algoritmo de optimización utilizado para minimizar una función ajustando iterativamente sus parámetros, comúnmente utilizado en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
Detección de Anomalías
La identificación de elementos, eventos o observaciones raros que difieren significativamente de la mayoría de los datos, lo que puede indicar problemas como errores o fraudes.
Detección de Objetos
Una tecnología de visión por computadora que identifica y localiza objetos dentro de una imagen o video, utilizada en aplicaciones como vigilancia y vehículos autónomos.
Entrenamiento Supervisado
Método de aprendizaje automático donde el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado, aprendiendo a predecir la etiqueta de datos nuevos basándose en patrones aprendidos.
Estadística Descriptiva
Rama de la estadística que se ocupa de describir y resumir un conjunto de datos, utilizando medidas como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar.
Evaluación de Modelos
El proceso de usar diferentes métricas y técnicas para evaluar la precisión y eficacia de un modelo de aprendizaje automático, asegurando que se desempeñe bien con datos nuevos.
Extracción de Características
Técnica utilizada para reducir la cantidad de recursos necesarios para describir un conjunto de datos grande, identificando y utilizando solo las partes más relevantes de los datos.
Explicabilidad de la IA
Se refiere a los métodos y técnicas en inteligencia artificial que hacen que los resultados de los modelos de IA sean comprensibles para los humanos, permitiendo a los usuarios interpretar y confiar en las decisiones tomadas por sistemas automatizados.
Filtrado Colaborativo
Método utilizado en sistemas de recomendación que predice los intereses de un usuario basándose en las preferencias de muchos usuarios, asumiendo que personas con gustos similares prefieren cosas similares.
Función de Activación
En una red neuronal, una función que se aplica a la salida de una neurona o capa de neuronas, transformando la entrada en alguna forma de salida que puede ser utilizada por la siguiente capa.
Función de Pérdida
Una función utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que mide la diferencia entre la salida predicha por el modelo y los valores reales, guiando la optimización del modelo.
Fintech
Un término que combina las palabras “financiero” y “tecnología” y se refiere a empresas y soluciones innovadoras que utilizan tecnología para mejorar o automatizar servicios financieros y procesos.
Framework de Aprendizaje Automático
Un conjunto de herramientas, bibliotecas y convenciones que proporcionan una estructura y soporte para desarrollar modelos de aprendizaje automático de manera más eficiente y efectiva, como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
Modelo avanzado de procesamiento de lenguaje natural que utiliza la arquitectura de transformadores para generar texto coherente y relevante basándose en una entrada dada, aprendiendo patrones de lenguaje de grandes conjuntos de datos.
Git
Sistema de control de versiones distribuido que facilita la colaboración entre desarrolladores al permitirles rastrear y fusionar cambios en el código fuente de manera eficiente.
Gobierno de Datos
Conjunto de procesos, políticas y estándares diseñados para asegurar la gestión efectiva, la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos dentro de una organización.
GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico)
Hardware especializado que acelera la creación de imágenes en un buffer de marco destinado a la salida a una pantalla, y que se ha adaptado para acelerar cálculos complejos en el aprendizaje profundo y la simulación.
Granularidad
Se refiere al nivel de detalle o profundidad de los datos almacenados en un conjunto de datos o base de datos, donde una mayor granularidad significa un nivel de detalle más fino.
Heurística
Estrategia de solución de problemas que emplea un enfoque práctico para encontrar soluciones suficientemente buenas para un problema, donde los métodos precisos pueden ser impracticables.
Hiperparámetros
En el contexto del aprendizaje automático, son los parámetros de configuración que se establecen antes del proceso de entrenamiento y que controlan el comportamiento del algoritmo de aprendizaje.
Hipótesis
En el aprendizaje automático, una función que mejor se ajusta a los datos de entrenamiento y se utiliza para hacer predicciones sobre datos desconocidos.
HTML (Lenguaje de Marcado de Hipertexto)
El estándar que gobierna cómo se estructuran y presentan las páginas web, incluyendo el uso de etiquetas y elementos para definir el contenido, los enlaces, los bloques y otros elementos de la página.
HTTP (Protocolo de Transferencia de Hipertexto)
El protocolo utilizado en la web para la transferencia de datos, que define cómo se formulan y transmiten los mensajes entre clientes y servidores.
Inteligencia Artificial (IA)
Campo de estudio que se enfoca en crear máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la auto-mejora.
Internet de las Cosas (IoT)
Red de dispositivos físicos interconectados que recopilan y comparten datos a través de Internet, permitiendo la integración entre el mundo físico y los sistemas informáticos.
Iteración
En el contexto de la informática y el aprendizaje automático, se refiere a la repetición de un proceso o conjunto de operaciones, a menudo con el objetivo de acercarse a una solución deseada o optimizar algún aspecto de un sistema.
Indexación Semántica Latente (LSI)
Técnica utilizada en la recuperación de información y el procesamiento de lenguaje natural para identificar patrones en las relaciones entre los términos y los conceptos contenidos en un texto.
Interfaz de Programación de Aplicaciones (API)
Conjunto de definiciones y protocolos que se utiliza para desarrollar e integrar software de aplicaciones, permitiendo la comunicación entre diferentes sistemas de software de manera eficiente.
JavaScript
Lenguaje de programación interpretado que se utiliza principalmente en el lado del cliente para desarrollar y mejorar la interactividad, la funcionalidad y la experiencia del usuario en páginas web.
JSON (JavaScript Object Notation)
Formato ligero de intercambio de datos, fácil de leer y escribir para humanos, y fácil de analizar y generar para las máquinas, utilizado comúnmente para transmitir datos entre un servidor y una aplicación web.
Jupyter Notebook
Aplicación web de código abierto que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo, utilizado ampliamente en ciencia de datos y aprendizaje automático para la experimentación y la documentación.
Java
Lenguaje de programación orientado a objetos diseñado para ser utilizado en un entorno de distribución amplia, conocido por su portabilidad en diferentes plataformas.
JIT (Just-In-Time) Compilation
Técnica de compilación ejecutada durante la ejecución de un programa —en tiempo de ejecución— en lugar de antes de su ejecución, lo que puede mejorar la eficiencia del código al optimizarlo para las condiciones de ejecución actuales.
K-means
Un algoritmo de clustering que particiona un conjunto de datos en K grupos distintos, asignando cada punto de datos al grupo con la media más cercana, minimizando la varianza dentro de cada cluster.
Keras
Una biblioteca de redes neuronales de alto nivel escrita en Python, diseñada para permitir la experimentación rápida con redes neuronales profundas, y que se ejecuta sobre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano.
KPI (Indicador Clave de Rendimiento)
Una medida cuantificable utilizada para evaluar el éxito de una organización, empleado o actividad en la consecución de objetivos clave.
Lógica Difusa
Un enfoque de la lógica que permite la razonamiento aproximado, más adecuado para sistemas que son difíciles de modelar con precisión usando lógica binaria tradicional, al tratar con conceptos que no pueden ser expresados como verdadero o falso, sino como grados de verdad.
LSTM (Long Short-Term Memory)
Un tipo de red neuronal recurrente especializada en recordar información durante largos periodos de tiempo, utilizada especialmente en tareas de procesamiento de secuencias como el reconocimiento de voz y la traducción automática.
Learning Rate (Tasa de Aprendizaje)
Un hiperparámetro que controla cuánto se ajustan los pesos de la red neuronal con respecto al gradiente de pérdida cada vez que los pesos se actualizan durante el entrenamiento.
Latent Semantic Analysis (LSA)
Técnica en procesamiento de lenguaje natural y recuperación de información que analiza las relaciones entre un conjunto de documentos y los términos que contienen para producir un conjunto de conceptos relacionados con los documentos y los términos.
Label Encoding
Proceso de convertir etiquetas categóricas en valores numéricos para que puedan ser procesados por algoritmos de aprendizaje automático, asignando a cada categoría única un valor entero.
Machine Learning
Subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos capaces de aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ese aprendizaje sin estar explícitamente programados para ello.
Modelo Predictivo
Un modelo que se utiliza para predecir futuros eventos o resultados mediante el análisis de patrones en datos históricos y actuales, aplicando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
Minería de Textos
Proceso de extracción de información útil y conocimientos de textos mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural, análisis estadístico y aprendizaje automático.
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificación y regresión, identificando el hiperplano óptimo que separa diferentes clases en el espacio de características.
Métricas de Evaluación
Conjunto de medidas utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático, como precisión, recall, F1-score y área bajo la curva ROC, entre otras.
Natural Language Processing (NLP)
Rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural, permitiendo a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano.
Neural Networks
Modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, diseñados para reconocer patrones y resolver problemas complejos mediante un sistema de neuronas interconectadas.
NoSQL
Categoría de sistemas de gestión de bases de datos que proporciona un mecanismo para almacenamiento y recuperación de datos, optimizados para operaciones de lectura/escritura a gran escala y para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos.
Normalization
Proceso de escalar los valores de las características numéricas en el conjunto de datos a un rango común, generalmente entre 0 y 1, para mejorar la convergencia de los algoritmos de aprendizaje automático.
N-gram
Modelo utilizado en el procesamiento de lenguaje natural para predecir el siguiente elemento en una secuencia de palabras o letras, basándose en los N-1 elementos anteriores.
Optimización
Proceso de ajustar los parámetros o el diseño de un sistema para mejorar su rendimiento, eficiencia o eficacia, basándose en ciertos criterios o métricas.
Outliers (Valores Atípicos)
Observaciones en los datos que se desvían significativamente del resto de la distribución, y que pueden indicar variabilidad en la medición, errores experimentales o novedades.
Overfitting (Sobreajuste)
Situación en la que un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido o patrones aleatorios que no se generalizan bien a nuevos datos.
Oversampling
Técnica utilizada en el preprocesamiento de datos para tratar el desequilibrio de clases aumentando artificialmente la representación de las clases minoritarias en el conjunto de datos.
Ontología
En el contexto de la inteligencia artificial y la web semántica, se refiere a un modelo formal que define la estructura de los datos, incluyendo la clasificación de conceptos, propiedades y relaciones entre ellos, para facilitar el intercambio y la interoperabilidad de la información.
Perceptrón
Modelo más simple de una red neuronal artificial, utilizado para la clasificación binaria, que toma una serie de entradas, las pondera, y emite una salida binaria basada en un umbral.
Pipeline de Datos
Conjunto de procesos de datos operacionales que incluyen la extracción, transformación y carga de datos (ETL), así como el análisis y la visualización, diseñados para automatizar y organizar el flujo de trabajo de datos.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural, permitiendo a las máquinas leer, entender y derivar significado del lenguaje humano.
Pruning (Poda)
Técnica utilizada en el entrenamiento de redes neuronales para reducir el tamaño del modelo eliminando pesos no esenciales o neuronas, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir el riesgo de sobreajuste.
Python
Lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de propósito general, ampliamente utilizado en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial por su simplicidad y versatilidad.
Quantum Computing
Área de estudio centrada en el desarrollo de tecnología basada en los principios de la mecánica cuántica, donde la información se procesa utilizando qubits, lo que permite realizar cálculos complejos a velocidades significativamente mayores que los ordenadores tradicionales.
Q-Learning
Técnica de aprendizaje por refuerzo que busca aprender la política óptima para un agente, asignando valores a las acciones en un estado específico para maximizar la recompensa total esperada.
Query
En el contexto de bases de datos, se refiere a una solicitud de información o datos específicos de una base de datos, que se realiza utilizando un lenguaje de consulta estructurado como SQL.
Quantization
Proceso de reducir el número de bits que representan un número, comúnmente utilizado en el procesamiento de señales digitales y en la compresión de datos, así como en la optimización de modelos de aprendizaje automático para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.
Quasi-Experiment
Diseño de investigación que se asemeja a un experimento científico pero no cumple con todos los criterios, a menudo debido a la falta de asignación aleatoria, utilizado en situaciones donde los experimentos controlados no son factibles.
Random Forest
Método de aprendizaje en conjunto que construye múltiples árboles de decisión durante el entrenamiento y produce la clase que es la moda de las clasificaciones de los árboles individuales para clasificación, o la media para regresión.
Recurrent Neural Network (RNN)
Tipo de red neuronal artificial diseñada para reconocer patrones en secuencias de datos, como el texto o series temporales, mediante el uso de neuronas con bucles de retroalimentación.
Reinforcement Learning
Área del aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones seleccionando acciones que maximizan alguna noción de recompensa acumulativa a lo largo del tiempo, basándose en la interacción con un entorno.
Regularization
Técnica utilizada en el análisis de regresión y en el aprendizaje automático para prevenir el sobreajuste al añadir una penalización a los coeficientes de magnitud para limitar su tamaño.
Robotic Process Automation (RPA)
Tecnología que permite configurar software o un “robot” para capturar e interpretar aplicaciones para procesar transacciones, manipular datos, desencadenar respuestas y comunicarse con otros sistemas digitales.
Segmentación de Imágenes
Proceso en visión por computadora que implica dividir una imagen digital en múltiples segmentos o píxeles para simplificar su representación y facilitar su análisis.
Sistemas Expertos
Aplicaciones de inteligencia artificial que utilizan bases de conocimiento y reglas inferenciales para resolver problemas complejos que normalmente requerirían la experiencia humana.
Soft Computing
Enfoque de la computación que permite soluciones imprecisas para problemas complejos de la vida real, aprovechando técnicas como la lógica difusa, las redes neuronales y los algoritmos genéticos.
SQL (Structured Query Language)
Lenguaje de programación estándar utilizado para gestionar y manipular bases de datos relacionales, permitiendo consultar, actualizar y organizar datos de manera eficiente.
Supervised Learning (Aprendizaje Supervisado)
Tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena sobre un conjunto de datos etiquetados, aprendiendo a predecir la etiqueta de datos nuevos basándose en patrones aprendidos.
TensorFlow
Biblioteca de código abierto desarrollada por Google para computación numérica y aprendizaje automático, que facilita la creación de modelos de aprendizaje profundo con una arquitectura flexible y un amplio soporte para operaciones de cálculo.
Tokenización
Proceso en el procesamiento de lenguaje natural que implica dividir texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases, para facilitar su análisis y procesamiento.
Transfer Learning (Aprendizaje por Transferencia)
Técnica en aprendizaje automático donde un modelo desarrollado para una tarea se reutiliza como punto de partida para un modelo en una segunda tarea, aprovechando el conocimiento previamente aprendido.
Transformers
Modelo de arquitectura de red neuronal que utiliza mecanismos de atención para mejorar la calidad de las representaciones de datos, especialmente útil en tareas de procesamiento de lenguaje natural como la traducción automática y la generación de texto.
Turing Test (Prueba de Turing)
Prueba conceptual propuesta por Alan Turing para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un humano, basada en la capacidad de la máquina para generar respuestas que un interrogador humano no pueda distinguir de las de un humano.
Underfitting
Ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático es demasiado simple para capturar la estructura subyacente de los datos, resultando en un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los no vistos.
Unsupervised Learning
Tipo de aprendizaje automático en el que los modelos se entrenan en datos no etiquetados, descubriendo por sí mismos la estructura y los patrones subyacentes en los datos.
Uplift Modeling
Técnica de modelado predictivo utilizada para identificar la diferencia en la probabilidad de una determinada acción o resultado debido a una intervención o tratamiento específico.
User Interface
El espacio donde las interacciones entre humanos y máquinas ocurren, con el objetivo de facilitar la operación y control efectivos de la máquina desde el lado humano.
Utility Theory
En economía y en ciencia de la decisión, es un marco para modelar la preferencia o elección de un individuo entre diferentes opciones, basándose en el concepto de utilidad o satisfacción.
Validation Set
Subconjunto de datos utilizado para proporcionar una evaluación imparcial del ajuste del modelo en el conjunto de entrenamiento mientras se ajustan los hiperparámetros; es diferente del conjunto de entrenamiento y del conjunto de prueba.
Variable Encoding
Proceso de transformar variables categóricas en un formato que puede ser proporcionado a los algoritmos de ML para mejorar su rendimiento en la predicción.
Vector Space Model
En recuperación de información, es un modelo algebraico para representar textos como vectores de identificadores, útil en la búsqueda y clasificación de documentos.
Vision by Computer
Campo de la inteligencia artificial que enseña a las máquinas a interpretar y comprender el mundo visual, procesando imágenes y vídeos de manera que puedan identificar objetos, personas, escenas y actividades.
Virtual Reality
Tecnología de simulación que utiliza dispositivos informáticos para crear un entorno artificial tridimensional, permitiendo al usuario interactuar con ese entorno de manera inmersiva.
Web Scraping
Técnica utilizada para extraer grandes cantidades de datos de sitios web, donde los datos se recopilan y se guardan localmente para su análisis o procesamiento posterior.
Workflow Automation
Uso de tecnología para automatizar tareas repetitivas y procesos de negocio, mejorando la eficiencia y reduciendo la posibilidad de error humano.
Wrapper Method
En selección de características, un método que considera la selección de un conjunto de características como un problema de búsqueda, donde diferentes combinaciones son preparadas, evaluadas y comparadas con un modelo de aprendizaje automático.
XML (eXtensible Markup Language)
Lenguaje de marcado que define un conjunto de reglas para codificar documentos de manera que sea tanto legible por humanos como por máquinas, ampliamente utilizado en el intercambio de datos en Internet.
XGBoost
Algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para problemas de predicción estructurada en los campos de clasificación y regresión, conocido por su eficiencia, flexibilidad y portabilidad.
Yield Prediction
En agricultura de precisión, se refiere al uso de modelos de aprendizaje automático y datos históricos para predecir la cantidad de producción o rendimiento de cultivos, ayudando a optimizar las prácticas agrícolas.
Zero-Shot Learning
Técnica de aprendizaje automático en la que un modelo es capaz de identificar y clasificar objetos que no ha visto durante el entrenamiento, utilizando conocimientos generales o contextuales.
Z-Score Normalization
Método de normalización de datos que ajusta los valores para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1, facilitando la comparación entre diferentes conjuntos de datos.
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