Fundamentos de IA41
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AlgoritmoAlgorithmEl orden y las reglas fijas para resolver un problema
Aprendizaje automáticoMachine LearningEnseñar con ejemplos en vez de escribir las reglas
Aprendizaje no supervisadoUnsupervised LearningEncontrar la estructura de los datos sin ninguna respuesta puesta
Aprendizaje por refuerzoReinforcement LearningAprender a base de intentar y corregir según la puntuación recibida
Aprendizaje profundoDeep LearningAprendizaje automático con muchas capas de proceso apiladas
Aprendizaje supervisadoSupervised LearningAprender una regla a partir de ejemplos con la respuesta ya puesta
Automatización frente a IAAutomation vs AILa diferencia entre seguir lo fijado y decidir según lo que se ve
Big DataDatos tan acumulados que cambian hasta la herramienta para tratarlos
CapaLayerLa etapa de cálculo que agrupa neuronas que reciben la misma entrada
CaracterísticaFeatureUn dato que la IA mira para decidir
ChatbotEl programa que conversa con una persona por texto o por voz
Ciencia de datosData ScienceTodo el proceso de sacar respuestas útiles de los datos
ClasificaciónClassificationElegir una entre las casillas ya decididas de antemano
Conjunto de datosDatasetEl conjunto de datos ordenado para enseñar a la IA
DatosDataCada línea de registro con la que aprende la IA
EmbeddingEl significado de una palabra escrito como una posición numérica
EntrenamientoTrainingEl proceso de ajustar los parámetros poco a poco con ejemplos
EtiquetaLabelLa respuesta correcta que alguien anotó de antemano
GeneralizaciónGeneralizationLa capacidad de acertar también con datos nuevos
GPUEl chip que hace muchos cálculos iguales a la vez
IA estrechaNarrow AILa IA hecha para hacer bien una sola tarea concreta
IA generativaGenerative AIIA que inventa un resultado que antes no existía
InferenciaInferenceEl momento en que un modelo ya entrenado responde
Inteligencia artificialArtificial IntelligenceLa tecnología que traspasa a la máquina el juicio humano
Inteligencia artificial generalAGILa IA que resuelve cualquier tarea nueva, sin límite de campo
LLMLarge Language ModelModelo de lenguaje entrenado con cantidades masivas de texto
ModeloModelEl conjunto de reglas que deja el entrenamiento
NeuronaNeuronUnidad de cálculo que recibe varios valores y entrega uno solo
ParámetroParameterPerilla de ajuste dentro del modelo cuyo valor fija el entrenamiento
PesoWeightImportancia, fijada por el entrenamiento, que multiplica cada entrada
PredicciónPredictionEstimar con lo que se sabe un valor todavía desconocido
Procesamiento del lenguaje naturalNLPLa tecnología que permite a la computadora manejar el habla humana
Prueba de TuringTuring TestLa prueba que distingue humano de máquina solo por la conversación
Reconocimiento de patronesPattern RecognitionReconocer las regularidades que se repiten
Reconocimiento de vozSpeech RecognitionLa tecnología que transcribe la voz humana en texto
Red neuronalNeural NetworkUna estructura de nodos de cálculo simples unidos en capas
RegresiónRegressionDar un número dentro de una escala continua
Sistema de recomendaciónRecommendation SystemEl sistema que elige, según tu historial, lo que te puede gustar
TokenEl trozo con el que la IA maneja el texto al leer y al escribir
Visión por computadoraComputer VisionLa tecnología que hace que la computadora entienda fotos y videos