Diccionario de Inteligencia Artificial: Letra B

Letra B del diccionario de Inteligencia artificial

1. Backpropagation (Retropropagación): Algoritmo utilizado para entrenar redes neuronales ajustando los pesos mediante el cálculo del error.
2. Bayesian Network (Red bayesiana): Modelo probabilístico que representa un conjunto de variables y sus relaciones de dependencia.
3. Batch Learning: Método de aprendizaje donde el modelo se entrena en grandes lotes de datos.
4. Bias (Sesgo): Error sistemático que se introduce en el modelo debido a suposiciones incorrectas o simplificadas.
5. Big Data: Conjunto masivo de datos que requieren técnicas avanzadas para su procesamiento y análisis.
6. Binary Classification (Clasificación binaria): Tipo de clasificación que separa los datos en dos categorías distintas.
7. Bit: La unidad más pequeña de información en computación, representada por un 0 o un 1.
8. Boosting: Técnica de ensamblaje que combina varios modelos débiles para formar un modelo fuerte y mejorar el rendimiento.
9. Bottleneck Layer: Capa intermedia de una red neuronal con pocas neuronas, usada para forzar la compresión de características.
10. Brute Force Algorithm (Algoritmo de fuerza bruta): Método que prueba todas las combinaciones posibles para resolver un problema.
11. Bagging (Bootstrap Aggregating): Técnica de ensamblaje que genera múltiples conjuntos de datos mediante muestreo con reemplazo para entrenar modelos.
12. Bayes’ Theorem (Teorema de Bayes): Principio matemático que describe cómo actualizar la probabilidad de una hipótesis basada en evidencia nueva.
13. Backtracking (Retroceso): Algoritmo de búsqueda que resuelve problemas paso a paso, volviendo atrás si se encuentra un callejón sin salida.
14. Benchmarking: Evaluación comparativa de modelos o algoritmos de IA mediante pruebas estandarizadas.
15. Bayesian Inference (Inferencia bayesiana): Método para actualizar probabilidades basándose en la evidencia observada.
16. Beam Search: Algoritmo de búsqueda utilizado en IA que explora un subconjunto de nodos en cada nivel.
17. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Modelo de lenguaje basado en transformadores, preentrenado en grandes cantidades de texto.
18. Binary Tree (Árbol binario): Estructura de datos donde cada nodo tiene como máximo dos hijos.
19. Bias-Variance Tradeoff (Compensación entre sesgo y varianza): Dilema en el aprendizaje automático entre un modelo sencillo pero sesgado y uno complejo con alta varianza.
20. Boolean Logic (Lógica booleana): Sistema algebraico que utiliza valores verdaderos o falsos, esencial en los circuitos computacionales.
21. Breadth-First Search (Búsqueda en anchura): Algoritmo de búsqueda que explora los nodos nivel por nivel en un grafo o árbol.
22. Binary Neural Network (Red neuronal binaria): Tipo de red neuronal en la que los pesos y las activaciones están limitados a valores binarios.
23. Bootstrap Sampling: Técnica de muestreo utilizada para estimar la distribución de una población a partir de muestras con reemplazo.
24. Black Box (Caja negra): Sistema cuyo funcionamiento interno es desconocido o no transparente, común en modelos complejos de IA.
25. Bag-of-Words (Bolsa de palabras): Representación de texto que ignora el orden de las palabras y se centra en su frecuencia de aparición.
26. Bayesian Optimization: Método de optimización basado en la estadística bayesiana, utilizado para ajustar hiperparámetros en IA.
27. Batch Gradient Descent: Algoritmo de optimización que actualiza los pesos utilizando todos los ejemplos de entrenamiento en cada iteración.
28. Bias Node (Nodo de sesgo): Nodo adicional en redes neuronales que ayuda a desplazar la función de activación para mejorar el ajuste del modelo.
29. Biometric Data (Datos biométricos): Información basada en características físicas o comportamentales, como huellas dactilares o reconocimiento facial.
30. Bayesian Filter (Filtro bayesiano): Técnica para predecir el estado de un sistema dinámico basado en observaciones incompletas o ruidosas.
31. Binary Cross-Entropy (Entropía cruzada binaria): Función de pérdida utilizada para problemas de clasificación binaria.
32. Bayesian Classifier (Clasificador bayesiano): Modelo de clasificación basado en el teorema de Bayes para predecir la clase de datos.
33. Bi-level Optimization (Optimización en dos niveles): Técnica de optimización jerárquica con problemas en diferentes niveles interrelacionados.
34. Bias Term (Término de sesgo): Parámetro adicional en un modelo que permite ajustar su respuesta cuando las entradas son cero.
35. Batch Normalization (Normalización por lotes): Técnica para acelerar el entrenamiento de redes neuronales normalizando las activaciones de cada capa.
36. Bimodal Distribution (Distribución bimodal): Distribución estadística con dos picos o modos, que indica la presencia de dos grupos diferentes en los datos.
37. Bitwise Operations (Operaciones a nivel de bit): Operaciones que manipulan bits individuales dentro de datos, usadas en algoritmos de bajo nivel.
38. Bias Correction (Corrección de sesgo): Ajuste aplicado a un modelo para reducir el sesgo y mejorar la precisión de las predicciones.
39. Backdoor Attack (Ataque de puerta trasera): Tipo de ataque en IA donde un modelo es manipulado para comportarse mal bajo condiciones específicas.
40. Backbone Network (Red principal): Arquitectura base de una red neuronal, sobre la que se construyen otras capas y módulos.
41. Bayesian Updating (Actualización bayesiana): Proceso de modificar las creencias sobre un sistema conforme se adquiere nueva información.
42. Brain-Computer Interface (Interfaz cerebro-computadora): Sistema que permite la comunicación directa entre el cerebro humano y una computadora.
43. Bootstrapped Network (Red reforzada): Red neuronal que utiliza técnicas de muestreo tipo bootstrap para mejorar la robustez de las predicciones.
44. Broad Learning System (Sistema de aprendizaje amplio): Enfoque que amplía las redes neuronales horizontales, incorporando más características en lugar de profundizar.
45. Bilinear Interpolation (Interpolación bilineal): Método de interpolación que considera el promedio ponderado de los valores de los puntos circundantes en una cuadrícula.
46. Boundary Detection (Detección de bordes): Técnica de procesamiento de imágenes para identificar las fronteras de los objetos en una imagen.
47. Bayesian Regression (Regresión bayesiana): Técnica de regresión que utiliza el marco de inferencia bayesiana para estimar los coeficientes del modelo.
48. Block Matrix (Matriz de bloques): Matriz compuesta por submatrices más pequeñas, usada en el procesamiento de datos en IA.
49. Bit Depth (Profundidad de bit): Número de bits utilizados para representar el color o la intensidad en una imagen o señal.
50. Behavioral Cloning (Clonación de comportamiento): Técnica de aprendizaje supervisado en la que un agente aprende a imitar acciones observadas de un experto.