Diccionario de Inteligencia Artificial - Letra "A" 3
Diccionario de Inteligencia Artificial – Letra «A»
Algoritmo
Conjunto de instrucciones o reglas que siguen las máquinas para resolver problemas o realizar tareas. Los algoritmos son la base de la inteligencia artificial.
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Subcampo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser explícitamente programadas para cada tarea. Se basa en algoritmos que mejoran con la experiencia.
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Rama avanzada del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para modelar patrones complejos en grandes cantidades de datos, clave para aplicaciones como reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje.
Agente Inteligente
Entidad autónoma que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante actuadores. Un agente inteligente tiene la capacidad de razonar y tomar decisiones.
Análisis Predictivo
Uso de modelos estadísticos y algoritmos para predecir futuros eventos o comportamientos basados en datos históricos. Es fundamental en áreas como la predicción del consumidor y la gestión de riesgos.
Algoritmo Genético
Técnica de optimización inspirada en la teoría de la evolución de Darwin, que busca soluciones mediante procesos de selección, cruza y mutación, similares a los de la genética biológica.
Ajuste de Parámetros
Proceso de modificación de los parámetros de un modelo de IA para mejorar su rendimiento en la tarea de aprendizaje o predicción.
Análisis de Sentimientos
Técnica utilizada para determinar la actitud o emoción de un hablante o escritor con respecto a un tema en particular, aplicando modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Automatización de Procesos Robóticos (RPA)
Uso de software basado en inteligencia artificial para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas que tradicionalmente realizan humanos.
Aprendizaje Supervisado
Tipo de aprendizaje automático en el cual un modelo es entrenado con datos de entrada y salida conocidas, para que luego pueda hacer predicciones sobre datos nuevos.
Aprendizaje No Supervisado
Técnica de aprendizaje automático en la que el modelo debe encontrar patrones en datos no etiquetados, sin supervisión humana directa. Se utiliza en tareas como el análisis de clusters y reducción de dimensionalidad.
AutoML
Herramientas y técnicas que automatizan el proceso de diseño, entrenamiento y ajuste de modelos de aprendizaje automático, facilitando su uso por personas no expertas.
Aprendizaje por Refuerzo
Método de entrenamiento en el que un agente aprende a tomar decisiones mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones en un entorno.
Análisis de Datos
Proceso de examinar y transformar grandes volúmenes de datos para extraer información útil. En IA, es fundamental para la creación de modelos precisos.
Ambiente Simulado
Entorno virtual en el que los modelos de IA pueden ser entrenados o evaluados, antes de ser implementados en situaciones del mundo real.
Aceleradores de IA
Hardware especializado, como las GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) y TPUs (Unidades de Procesamiento Tensorial), diseñado para aumentar la velocidad y eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.
Arquitectura de Redes Neuronales
Diseño estructural de una red neuronal artificial, que define cómo están organizadas sus capas y conexiones. Influye en la capacidad del modelo para aprender y procesar datos.
Autoencoder
Tipo de red neuronal utilizada para la compresión y reducción de dimensionalidad de datos, capaz de aprender representaciones eficaces de datos de alta dimensión.
Aprendizaje Híbrido
Enfoque que combina varios tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, por refuerzo) o tecnologías diferentes para obtener mejores resultados en tareas complejas.
Análisis Visual
Uso de inteligencia artificial para interpretar y comprender imágenes y videos, permitiendo tareas como la detección de objetos, reconocimiento facial y clasificación de imágenes.
