Definiciones de términos técnicos
La neurotecnología es un término utilizado para describir la aplicación de la tecnología al sistema nervioso, concretamente al cerebro. Puede incluir el uso de dispositivos, como implantes cerebrales, para estimular o registrar la actividad eléctrica del cerebro, así como el uso de fármacos u otras sustancias químicas para alterar la función cerebral. La neurotecnología también … Leer más
El Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) es un laboratorio de investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) formado por la fusión en 2003 del Laboratorio de Ciencias de la Computación (LCS) y el Laboratorio de Inteligencia Artificial (AI). El CSAIL es el mayor laboratorio de investigación del MIT … Leer más
La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) es un subcampo de la Inteligencia Artificial (IA) centrado en el desarrollo de métodos y técnicas para que los sistemas de IA sean más transparentes, comprensibles e interpretables. El objetivo de la XAI es permitir que las personas entiendan cómo y por qué los sistemas de IA toman las decisiones … Leer más
Un lenguaje de modelado es un lenguaje utilizado para crear modelos. Un modelo es una abstracción de la realidad, y un lenguaje de modelado es un lenguaje utilizado para crear abstracciones. En el contexto de la inteligencia artificial, un lenguaje de modelado es un lenguaje utilizado para crear modelos de la realidad, que pueden ser … Leer más
La retropropagación es un método utilizado en las redes neuronales artificiales para calcular el gradiente de error de la función de error. El gradiente de error se utiliza entonces para actualizar los pesos de la red neuronal con el fin de minimizar la función de error. La retropropagación es una forma eficiente de entrenar redes … Leer más
Un hiperparámetro es un parámetro que se utiliza para controlar el algoritmo de aprendizaje en el aprendizaje automático. Normalmente se fijan antes de que comience el proceso de aprendizaje. Los hiperparámetros pueden considerarse como los ajustes de un algoritmo de aprendizaje automático que se ajustan para optimizar su rendimiento en un conjunto de datos específico. … Leer más
El sobreajuste es un problema que puede producirse en el aprendizaje automático cuando un modelo se ajusta demasiado a un conjunto concreto de datos. Esto puede hacer que el modelo funcione mal con datos nuevos y no vistos. La sobreadaptación puede evitarse utilizando un conjunto de validación para evaluar el rendimiento del modelo en los … Leer más
Una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo de red neuronal artificial que se utiliza para procesar datos que tienen una topología cuadriculada, como las imágenes. Las CNN son similares a las redes neuronales tradicionales, pero están compuestas por una serie de capas convolucionales, que extraen características de los datos que pueden utilizarse para la … Leer más
Un agente virtual inteligente (IVA) es un programa informático que puede mantener automáticamente una conversación en lenguaje natural con un ser humano. Los agentes virtuales también se conocen como chatbots. Los agentes virtuales se utilizan en diversas aplicaciones, como el servicio de atención al cliente, el soporte técnico y el marketing. Pueden utilizarse para simular … Leer más
El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se «entrena» en un conjunto de datos con etiquetas conocidas. El objetivo es que el algoritmo aprenda de los datos para poder hacer predicciones sobre nuevos datos con etiquetas desconocidas. El aprendizaje supervisado suele utilizarse para tareas como la clasificación y … Leer más