Hablemos de IA. Entender algunos términos clave es como descifrar el código de todo este campo. Palabras como algoritmos, redes neuronales y aprendizaje automático (tanto supervisados como no supervisados) te ayudarán a ver cómo funciona la IA, qué puede hacer y qué no puede. Tanto si eres un profesional de la IA como si simplemente tienes curiosidad, este conocimiento puede ayudarte a tomar decisiones informadas sobre la IA en los negocios, la educación e incluso tu vida diaria.
Inteligencia artificial (IA): la IA es un campo de la ciencia de la computación centrado en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Aprendizaje automático (ML): el proceso mediante el cual las máquinas aprenden de los datos, identifican patrones y mejoran su exactitud sin ser programadas explícitamente.
Aprendizaje profundo (DL): un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para analizar e interpretar datos.
Red neuronal (NN): un modelo inspirado en el cerebro humano, compuesto de nodos interconectados (neuronas) que es capaz de reconocer patrones complejos en los datos.
Algoritmo: conjunto de reglas o instrucciones que una máquina sigue para realizar una tarea específica.
Datos de entrenamiento: los datos utilizados para entrenar un modelo de aprendizaje automático para aprender y mejorar su rendimiento.
Modelo: un modelo es una representación matemática o un programa que se entrena usando datos para reconocer patrones, hacer predicciones o realizar tareas específicas basadas en la información aprendida.
Aprendizaje supervisado: un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena en un conjunto de datos etiquetado (cada entrada viene con un resultado correcto correspondiente). El modelo aprende a hacer predicciones o decisiones al encontrar patrones en los datos de entrenamiento y luego se evalúa en función de su capacidad para predecir los resultados correctos para datos nuevos y no vistos.
Aprendizaje no supervisado: un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena en un conjunto de datos sin resultados etiquetados. En lugar de guiarse por respuestas correctas, el modelo intenta identificar patrones, estructuras o relaciones dentro de los datos por sí solo.
Aprendizaje por refuerzo: un tipo de aprendizaje automático donde el modelo aprende interactuando con su entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones en función de este comportamiento.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL): un subcampo de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y los humanos que utilizan el lenguaje natural, incluidos el habla y el texto.
Chatbot: programa de computadora que simula conversaciones similares a las humanas con los usuarios.
Robótica: la rama de la IA que se ocupa del diseño, la construcción y el uso de robots para realizar tareas que son demasiado peligrosas, demasiado difíciles o demasiado tediosas para que las personas las hagan.
Visión por computadora: un subcampo de la IA que permite a las computadoras interpretar y entender datos visuales de imágenes y videos.
IA perimetral: un tipo de IA que se implementa en dispositivos ubicados en el borde de la red, más cerca de la fuente de los datos.
Explicabilidad: la capacidad de entender e interpretar las decisiones tomadas por los modelos de IA.
Sesgo: las consecuencias no deseadas o los resultados injustos que pueden ocurrir cuando los modelos de IA se entrenan con datos sesgados.
Equidad: el principio de garantizar que los modelos de IA sean imparciales y traten a todas las personas por igual.
Aprendizaje de transferencia: la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para aplicar el conocimiento aprendido en un contexto a otro contexto relacionado.
Big Data: conjuntos de datos grandes y complejos que requieren potencia de cómputo y herramientas de análisis analíticos avanzadas para extraer información significativa.
Estas palabras de vocabulario deberían darte una base sólida en la terminología relacionada con la IA.
