La IA está en todas partes, pero a veces puede ser un desafío comprender la terminología y la jerga. En esta publicación de blog, explicamos más de 50 términos y definiciones de IA para que pueda entender mejor esta tecnología de rápido crecimiento.
Ya sea que sea un principiante o un experto, ¡apostamos a que hay algunos términos aquí que no conoce!
1. Inteligencia artificial
Inteligencia Artificial (AI) se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que tienen la capacidad de aprender y funcionar de forma independiente, a menudo emulando la inteligencia humana.
Estos sistemas analizan datos, reconocen patrones, toman decisiones y adaptan su comportamiento en función de la experiencia. Al aprovechar algoritmos y modelos, la IA tiene como objetivo crear máquinas inteligentes capaces de percibir y comprender su entorno.
El objetivo final es permitir que las máquinas realicen tareas de manera eficiente, aprendan de los datos y muestren habilidades cognitivas similares a las de los humanos.
2. Algoritmo
Un algoritmo es un conjunto preciso y sistemático de instrucciones o reglas que guían el proceso de resolución de un problema o realización de una tarea específica.
Sirve como un concepto fundamental en varios dominios y juega un papel fundamental en las ciencias de la computación, las matemáticas y las disciplinas de resolución de problemas. Comprender los algoritmos es crucial, ya que permiten enfoques de resolución de problemas eficientes y estructurados, lo que impulsa los avances en la tecnología y los procesos de toma de decisiones.
3. Grandes datos
Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan las capacidades de los métodos de análisis tradicionales. Estos conjuntos de datos se caracterizan típicamente por su volumen, velocidad y variedad.
El volumen se refiere a la gran cantidad de datos generados a partir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores y transacciones.
La velocidad se refiere a la alta velocidad a la que se generan los datos y deben procesarse en tiempo real o casi en tiempo real. Variedad significa los diversos tipos y formatos de datos, incluidos los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
4. Procesamiento de datos
La minería de datos es un proceso integral destinado a extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.
Abarca cuatro etapas clave: recopilación de datos, que implica la recopilación de datos relevantes; preparación de datos, asegurando la calidad y compatibilidad de los datos; extraer los datos, empleando algoritmos para descubrir patrones y relaciones; y análisis e interpretación de datos, donde se examina y comprende el conocimiento extraído.
5. Red neuronal
Un sistema informático está diseñado para funcionar como el cerebro humano, compuesto por nodos o neuronas interconectados. Entendamos esto un poco más ya que la mayoría de la IA se basa en redes neuronales.
En los gráficos anteriores, estamos prediciendo la humedad y la temperatura de una ubicación geográfica aprendiendo del patrón anterior. Las entradas son el conjunto de datos para el registro anterior.
El la red neuronal aprende el patrón jugando con pesos y aplicando valores de sesgo en las capas ocultas. W1, W2….W7 son los pesos respectivos. Se entrena a sí mismo en el conjunto de datos proporcionado y da resultados como una predicción.
Es posible que se sienta abrumado por esta información compleja. Si este es el caso, puede comenzar con nuestra sencilla guía. aquí.
6. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático se centra en desarrollar algoritmos y modelos capaces de aprender automáticamente de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo.
Implica el uso de técnicas estadísticas para permitir que las computadoras identifiquen patrones, hagan predicciones y tomen decisiones basadas en datos sin ser programadas explícitamente.
Algoritmos de aprendizaje automático analizar y aprender de grandes conjuntos de datos, lo que permite que los sistemas se adapten y mejoren su comportamiento en función de la información que procesan.
7. Aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático y las redes neuronales, aprovecha algoritmos sofisticados para adquirir conocimiento a partir de datos mediante la simulación de los intrincados procesos del cerebro humano.
Mediante el empleo de redes neuronales con numerosas capas ocultas, los modelos de aprendizaje profundo pueden extraer de forma autónoma características y patrones complejos, lo que les permite abordar tareas complejas con una precisión y eficiencia excepcionales.
8. Reconocimiento de patrones
El reconocimiento de patrones, una técnica de análisis de datos, aprovecha el poder de los algoritmos de aprendizaje automático para detectar y discernir de forma autónoma patrones y regularidades dentro de los conjuntos de datos.
Al aprovechar los modelos computacionales y los métodos estadísticos, los algoritmos de reconocimiento de patrones pueden identificar estructuras, correlaciones y tendencias significativas en datos complejos y diversos.
Este proceso permite la extracción de información valiosa, la clasificación de datos en distintas categorías y la predicción de resultados futuros en función de patrones reconocidos. El reconocimiento de patrones es una herramienta vital en varios dominios, que potencia la toma de decisiones, la detección de anomalías y el modelado predictivo.
La biometría es un ejemplo de esto. Por ejemplo, en el reconocimiento de huellas dactilares, el algoritmo analiza las crestas, las curvas y las características únicas de la huella dactilar de una persona para crear una representación digital llamada plantilla.
Cuando intenta desbloquear su teléfono inteligente o acceder a una instalación segura, el sistema de reconocimiento de patrones compara los datos biométricos capturados (p. ej., huellas dactilares) con las plantillas almacenadas en su base de datos.
Al hacer coincidir los patrones y evaluar el nivel de similitud, el sistema puede determinar si los datos biométricos proporcionados coinciden con la plantilla almacenada y otorgar acceso en consecuencia.
9. Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es un enfoque de aprendizaje automático que implica entrenar un sistema informático utilizando datos etiquetados. En este método, la computadora recibe un conjunto de datos de entrada junto con las correspondientes etiquetas o resultados conocidos.
Digamos que tienes un montón de fotos, algunas con perros y otras con gatos.
Le dices a la computadora qué imágenes tienen perros y cuáles tienen gatos. Luego, la computadora aprende a reconocer las diferencias entre perros y gatos al encontrar patrones en las imágenes.
Después de que aprenda, puede darle a la computadora nuevas imágenes e intentará averiguar si tienen perros o gatos en función de lo que aprendió de los ejemplos etiquetados. Es como entrenar a una computadora para hacer predicciones usando información conocida.
10. Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que la computadora explora un conjunto de datos por su cuenta para encontrar patrones o similitudes sin instrucciones específicas.
No se basa en ejemplos etiquetados como en el aprendizaje supervisado. En su lugar, busca estructuras o grupos ocultos en los datos. Es como si la computadora estuviera descubriendo cosas por sí misma, sin un maestro que le diga qué buscar.
Este tipo de aprendizaje nos ayuda a encontrar nuevos conocimientos, organizar datos o identificar cosas inusuales sin necesidad de conocimientos previos ni orientación explícita.
11. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El Procesamiento del Lenguaje Natural se enfoca en cómo las computadoras entienden e interactúan con el lenguaje humano. Ayuda a las computadoras a analizar, interpretar y responder al lenguaje humano de una manera que nos resulte más natural.
La PNL es lo que nos permite comunicarnos con asistentes de voz y chatbots, e incluso ordenar automáticamente nuestros correos electrónicos en carpetas.
Implica enseñar a las computadoras a comprender el significado detrás de palabras, oraciones e incluso textos completos, para que puedan ayudarnos en diversas tareas y hacer que nuestras interacciones con la tecnología sean más fluidas.
12. Visión por computadora
Visión por computador es una tecnología fascinante que permite a las computadoras ver y comprender imágenes y videos, tal como lo hacemos los humanos con nuestros ojos. Se trata de enseñar a las computadoras a analizar la información visual y dar sentido a lo que ven.
En términos más simples, la visión por computadora ayuda a las computadoras a reconocer e interpretar el mundo visual. Implica tareas como enseñarles a identificar objetos específicos en imágenes, clasificar imágenes en diferentes categorías o incluso dividir imágenes en partes significativas.
Imagine un automóvil autónomo que utiliza la visión artificial para "ver" la carretera y todo lo que la rodea.
Puede detectar y rastrear peatones, señales de tránsito y otros vehículos, ayudándolos a navegar de manera segura. O piense en cómo la tecnología de reconocimiento facial usa la visión por computadora para desbloquear nuestros teléfonos inteligentes o verificar nuestras identidades al reconocer nuestras características faciales únicas.
También se usa en sistemas de vigilancia para monitorear lugares concurridos y detectar cualquier actividad sospechosa.
La visión artificial es una tecnología poderosa que abre un mundo de posibilidades. Al permitir que las computadoras vean y entiendan la información visual, podemos desarrollar aplicaciones y sistemas que puedan percibir e interpretar el mundo que nos rodea, haciendo nuestras vidas más fáciles, seguras y eficientes.
13. bot conversacional
Un chatbot es como un programa de computadora que puede hablar con las personas de una manera que parece una conversación humana real.
A menudo se usa en el servicio al cliente en línea para ayudar a los clientes y hacerlos sentir como si estuvieran hablando con una persona, aunque en realidad es un programa que se ejecuta en una computadora.
El chatbot puede comprender y responder mensajes o preguntas de los clientes, brindando información útil y asistencia tal como lo haría un representante de servicio al cliente humano.
14. Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz se refiere a la capacidad de un sistema informático para comprender e interpretar el habla humana. Se trata de la tecnología que permite que una computadora o dispositivo "escuche" las palabras habladas y las convierta en texto o comandos que pueda entender.
Con de reconocimiento de voz, puede interactuar con dispositivos o aplicaciones simplemente hablándoles en lugar de escribir o usar otros métodos de entrada.
El sistema analiza las palabras habladas, reconoce los patrones y los sonidos y luego los traduce en texto o acciones comprensibles. Permite la comunicación natural y manos libres con la tecnología, haciendo posibles tareas como comandos de voz, dictado o interacciones controladas por voz. Los ejemplos más comunes son los asistentes de IA como Siri y Google Assistant.
15 Análisis de los sentimientos
Análisis de los sentimientos es una técnica utilizada para comprender e interpretar las emociones, opiniones y actitudes expresadas en un texto o discurso. Implica analizar el lenguaje escrito o hablado para determinar si el sentimiento expresado es positivo, negativo o neutral.
Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, los algoritmos de análisis de sentimientos pueden escanear y analizar grandes cantidades de datos de texto, como reseñas de clientes, publicaciones en redes sociales o comentarios de los clientes, para identificar el sentimiento subyacente detrás de las palabras.
Los algoritmos buscan palabras, frases o patrones específicos que indiquen emociones u opiniones.
Este análisis ayuda a las empresas o a las personas a comprender cómo se sienten las personas acerca de un producto, servicio o tema y se puede utilizar para tomar decisiones basadas en datos u obtener información sobre las preferencias de los clientes.
Por ejemplo, una empresa puede utilizar el análisis de sentimientos para realizar un seguimiento de la satisfacción del cliente, identificar áreas de mejora o monitorear la opinión pública sobre su marca.
16. Traducción automática
La traducción automática, en el contexto de la IA, se refiere al uso de algoritmos informáticos e inteligencia artificial para traducir automáticamente texto o voz de un idioma a otro.
Implica enseñar a las computadoras a comprender y procesar los lenguajes humanos para proporcionar traducciones precisas. El ejemplo más común es Traductor de google.
Con la traducción automática, puede ingresar texto o voz en un idioma, y el sistema analizará la entrada y generará la traducción correspondiente en otro idioma. Esto es particularmente útil cuando se comunica o accede a información en diferentes idiomas.
Los sistemas de traducción automática se basan en una combinación de reglas lingüísticas, modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático. Aprenden de grandes cantidades de datos de idiomas para mejorar la precisión de la traducción con el tiempo. Algunos enfoques de traducción automática también incorporan redes neuronales para mejorar la calidad de las traducciones.
17. Robótica
La robótica es la combinación de inteligencia artificial e ingeniería mecánica para crear máquinas inteligentes llamadas robots. Estos robots están diseñados para realizar tareas de forma autónoma o con una mínima intervención humana.
Los robots son entidades físicas que pueden sentir su entorno, tomar decisiones basadas en esa información sensorial y realizar acciones o tareas específicas.
Están equipados con varios sensores, como cámaras, micrófonos o sensores táctiles, que les permiten recopilar información del mundo que los rodea. Con la ayuda de los algoritmos y la programación de IA, los robots pueden analizar estos datos, interpretarlos y tomar decisiones inteligentes para realizar las tareas designadas.
La IA juega un papel crucial en la robótica al permitir que los robots aprendan de sus experiencias y se adapten a diferentes situaciones.
Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para entrenar robots para que reconozcan objetos, naveguen por entornos o incluso interactúen con humanos. Esto permite que los robots se vuelvan más versátiles, flexibles y capaces de manejar tareas complejas.
18. Drones
Los drones son un tipo de robot que puede volar o flotar en el aire sin un piloto humano a bordo. También se conocen como vehículos aéreos no tripulados (UAV). Los drones están equipados con varios sensores, como cámaras, GPS y giroscopios, que les permiten recopilar datos y navegar por su entorno.
Son controlados de forma remota por un operador humano o pueden operar de forma autónoma utilizando instrucciones preprogramadas.
Los drones sirven para una amplia gama de propósitos, que incluyen fotografía y videografía aérea, topografía y mapeo, servicios de entrega, misiones de búsqueda y rescate, monitoreo agrícola e incluso uso recreativo. Pueden acceder a áreas remotas o peligrosas que son difíciles o peligrosas para los humanos.
19. Realidad aumentada (RA)
La realidad aumentada (AR) es una tecnología que combina el mundo real con objetos o información virtual para mejorar nuestra percepción e interacción con el entorno. Superpone imágenes, sonidos u otras entradas sensoriales generadas por computadora en el mundo real, creando una experiencia inmersiva e interactiva.
En pocas palabras, imagine usar anteojos especiales o usar su teléfono inteligente para ver el mundo que lo rodea, pero con elementos virtuales adicionales agregados.
Por ejemplo, puede apuntar su teléfono inteligente a una calle de la ciudad y ver señales virtuales que muestran direcciones, calificaciones y reseñas de restaurantes cercanos o incluso personajes virtuales que interactúan con el entorno real.
Estos elementos virtuales se combinan a la perfección con el mundo real, mejorando su comprensión y experiencia del entorno. La realidad aumentada se puede utilizar en varios campos como los juegos, la educación, la arquitectura e incluso para tareas cotidianas como la navegación o probar muebles nuevos en su hogar antes de comprarlos.
20. Realidad virtual (VR)
La realidad virtual (VR) es una tecnología que utiliza simulaciones generadas por computadora para crear un entorno artificial que una persona puede explorar e interactuar. Sumerge al usuario en un mundo virtual, bloqueando el mundo real y reemplazándolo con un reino digital.
En pocas palabras, imagina ponerte un auricular especial que cubre tus ojos y oídos y te transporta a un lugar completamente diferente. En este mundo virtual, todo lo que ves y escuchas se siente increíblemente real, aunque todo sea generado por una computadora.
Puede moverse, mirar en cualquier dirección e interactuar con objetos o personajes como si estuvieran físicamente presentes.
Por ejemplo, en un juego de realidad virtual, puede encontrarse dentro de un castillo medieval, donde puede caminar por sus pasillos, recoger armas y participar en peleas de espadas con oponentes virtuales. El entorno de realidad virtual responde a tus movimientos y acciones, haciéndote sentir completamente inmerso e involucrado en la experiencia.
La realidad virtual no solo se usa para juegos, sino también para otras aplicaciones, como simulaciones de entrenamiento para pilotos, cirujanos o personal militar, recorridos arquitectónicos, turismo virtual e incluso terapia para ciertas afecciones psicológicas. Crea una sensación de presencia y transporta a los usuarios a mundos virtuales nuevos y emocionantes, haciendo que la experiencia se sienta lo más cercana posible a la realidad.
21. Ciencia de datos
Ciencia de los datos es un campo que implica el uso de métodos, herramientas y algoritmos científicos para extraer conocimientos e ideas valiosos de los datos. Combina elementos de matemáticas, estadísticas, programación y experiencia en el dominio para analizar conjuntos de datos grandes y complejos.
En términos más simples, la ciencia de datos se trata de encontrar información significativa y patrones ocultos dentro de un montón de datos. Implica recopilar, limpiar y organizar datos, y luego usar varias técnicas para explorarlos y analizarlos. Científicos de datos utilizar modelos estadísticos y algoritmos para descubrir tendencias, hacer predicciones y resolver problemas.
Por ejemplo, en el campo de la atención médica, la ciencia de datos se puede utilizar para analizar registros de pacientes y datos médicos para identificar factores de riesgo de enfermedades, predecir los resultados de los pacientes u optimizar los planes de tratamiento. En los negocios, la ciencia de datos se puede aplicar a los datos de los clientes para comprender sus preferencias, recomendar productos o mejorar las estrategias de marketing.
22. Disputa de datos
La disputa de datos, también conocida como manipulación de datos, es el proceso de recopilación, limpieza y transformación de datos sin procesar en un formato que sea más útil y adecuado para el análisis. Implica manejar y preparar datos para asegurar su calidad, consistencia y compatibilidad con herramientas o modelos de análisis.
En términos más simples, la disputa de datos es como preparar ingredientes para cocinar. Implica recopilar datos de diferentes fuentes, clasificarlos y limpiarlos para eliminar cualquier error, inconsistencia o información irrelevante.
Además, es posible que los datos deban transformarse, reestructurarse o agregarse para que sea más fácil trabajar con ellos y extraer información de ellos.
Por ejemplo, la disputa de datos puede implicar la eliminación de entradas duplicadas, la corrección de errores ortográficos o problemas de formato, el manejo de valores faltantes y la conversión de tipos de datos. También puede implicar fusionar o unir diferentes conjuntos de datos, dividir los datos en subconjuntos o crear nuevas variables basadas en datos existentes.
23. Cuentacuentos de datos
Narración de datos es el arte de presentar datos de una manera convincente y atractiva para comunicar eficazmente una narrativa o mensaje. Implica utilizar visualizaciones de datos, narrativas y contexto para transmitir ideas y hallazgos de una manera que sea comprensible y memorable para la audiencia.
En términos más simples, la narración de datos se trata de usar datos para contar una historia. Va más allá de presentar números y gráficos. Implica elaborar una narrativa en torno a los datos, utilizando elementos visuales y técnicas de narración de historias para dar vida a los datos y hacerlos identificables para la audiencia.
Por ejemplo, en lugar de simplemente presentar una tabla de cifras de ventas, la narración de datos podría implicar la creación de un tablero interactivo que permita a los usuarios explorar visualmente las tendencias de ventas.
Podría incluir una narrativa que destaque los hallazgos clave, explique las razones detrás de las tendencias y sugiera recomendaciones prácticas basadas en los datos.
24. Toma de decisiones basada en datos
La toma de decisiones basada en datos es un proceso de tomar decisiones o tomar medidas basadas en el análisis y la interpretación de datos relevantes. Implica el uso de datos como base para guiar y respaldar los procesos de toma de decisiones en lugar de confiar únicamente en la intuición o el juicio personal.
En términos más simples, la toma de decisiones basada en datos significa usar hechos y evidencia de datos para informar y guiar las elecciones que hacemos. Implica recopilar y analizar datos para comprender patrones, tendencias y relaciones y utilizar ese conocimiento para tomar decisiones informadas y resolver problemas.
Por ejemplo, en un entorno empresarial, la toma de decisiones basada en datos puede implicar el análisis de datos de ventas, comentarios de clientes y tendencias del mercado para determinar la estrategia de precios más eficaz o identificar áreas de mejora en el desarrollo de productos.
En el cuidado de la salud, puede implicar el análisis de los datos del paciente para optimizar los planes de tratamiento o predecir los resultados de la enfermedad.
25. Lago de datos
Un lago de datos es un repositorio de datos centralizado y escalable que almacena grandes cantidades de datos en su forma sin procesar y sin procesar. Está diseñado para contener una amplia variedad de tipos de datos, formatos y estructuras, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, sin necesidad de esquemas predefinidos o transformaciones de datos.
Por ejemplo, una empresa puede recopilar y almacenar datos de varias fuentes, como registros de sitios web, transacciones de clientes, fuentes de redes sociales y dispositivos IoT, en un lago de datos.
Luego, estos datos se pueden usar para varios propósitos, como realizar análisis avanzados, realizar algoritmos de aprendizaje automático o explorar patrones y tendencias en el comportamiento del cliente.
26. Almacén de datos
Un almacén de datos es un sistema de base de datos especializado que está diseñado específicamente para almacenar, organizar y analizar grandes cantidades de datos de varias fuentes. Está estructurado de una manera que admite la recuperación eficiente de datos y consultas analíticas complejas.
Sirve como depósito central que integra datos de diferentes sistemas operativos, como bases de datos transaccionales, sistemas CRM y otras fuentes de datos dentro de una organización.
Los datos se transforman, limpian y cargan en el almacén de datos en un formato estructurado optimizado para fines analíticos.
27. Inteligencia empresarial (BI)
La inteligencia comercial se refiere al proceso de recopilar, analizar y presentar datos de una manera que ayude a las empresas a tomar decisiones informadas y obtener información valiosa. Implica el uso de diversas herramientas, tecnologías y técnicas para transformar datos sin procesar en información significativa y procesable.
Por ejemplo, un sistema de inteligencia comercial podría analizar los datos de ventas para identificar los productos más rentables, monitorear los niveles de inventario y rastrear las preferencias de los clientes.
Puede proporcionar información en tiempo real sobre indicadores clave de rendimiento (KPI) como ingresos, adquisición de clientes o rendimiento del producto, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos y tomar las medidas adecuadas para mejorar sus operaciones.
Las herramientas de inteligencia empresarial a menudo incluyen funciones como visualización de datos, consultas ad hoc y capacidades de exploración de datos. Estas herramientas permiten a los usuarios, como analistas de negocios o gerentes, para interactuar con los datos, dividirlos y generar informes o representaciones visuales que resalten ideas y tendencias importantes.
28. Análisis predictivo
El análisis predictivo es la práctica de usar datos y técnicas estadísticas para hacer predicciones o pronósticos informados sobre eventos o resultados futuros. Implica analizar datos históricos, identificar patrones y construir modelos para extrapolar y estimar tendencias, comportamientos o ocurrencias futuras.
Su objetivo es descubrir relaciones entre variables y utilizar esa información para hacer predicciones. Va más allá de simplemente describir eventos pasados; en cambio, aprovecha los datos históricos para comprender y anticipar lo que es probable que suceda en el futuro.
Por ejemplo, en el campo de las finanzas, el análisis predictivo se puede utilizar para pronosticar en stock precios basados en datos históricos del mercado, indicadores económicos y otros factores relevantes.
En marketing, se puede emplear para predecir el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que permite publicidad dirigida y campañas de marketing personalizadas.
En el cuidado de la salud, el análisis predictivo puede ayudar a identificar pacientes con alto riesgo de ciertas enfermedades o predecir la probabilidad de readmisión en función del historial médico y otros factores.
29. Analítica prescriptiva
El análisis prescriptivo es la aplicación de datos y análisis para determinar las mejores acciones posibles para tomar en una situación particular o escenario de toma de decisiones.
Va más allá de lo descriptivo y análisis predictivo no solo brindando información sobre lo que podría suceder en el futuro, sino también recomendando el curso de acción más óptimo para lograr el resultado deseado.
Combina datos históricos, modelos predictivos y técnicas de optimización para simular diferentes escenarios y evaluar los resultados potenciales de varias decisiones. Considera múltiples limitaciones, objetivos y factores para generar recomendaciones procesables que maximicen los resultados deseados o minimicen los riesgos.
Por ejemplo, en cadena de suministro administración, el análisis prescriptivo puede analizar datos sobre niveles de inventario, capacidades de producción, costos de transporte y demanda del cliente para determinar el plan de distribución más eficiente.
Puede recomendar la asignación ideal de recursos, como ubicaciones de almacenamiento de inventario o rutas de transporte, para minimizar los costos y garantizar la entrega oportuna.
30. Marketing basado en datos
El marketing basado en datos se refiere a la práctica de utilizar datos y análisis para impulsar estrategias de marketing, campañas y procesos de toma de decisiones.
Implica aprovechar varias fuentes de datos para obtener información sobre el comportamiento, las preferencias y las tendencias de los clientes y utilizar esa información para optimizar los esfuerzos de marketing.
Se enfoca en recopilar y analizar datos de múltiples puntos de contacto, como interacciones en sitios web, participación en redes sociales, datos demográficos de clientes, historial de compras y más. Estos datos luego se utilizan para crear una comprensión integral de la audiencia objetivo, sus preferencias y sus necesidades.
Al aprovechar los datos, los especialistas en marketing pueden tomar decisiones informadas con respecto a la segmentación, la orientación y la personalización de los clientes.
Pueden identificar segmentos de clientes específicos que tienen más probabilidades de responder positivamente a las campañas de marketing y adaptar sus mensajes y ofertas en consecuencia.
Además, el marketing basado en datos ayuda a optimizar los canales de marketing, determinar la combinación de marketing más eficaz y medir el éxito de las iniciativas de marketing.
Por ejemplo, un enfoque de marketing basado en datos podría implicar el análisis de los datos de los clientes para identificar el comportamiento de compra y los patrones de preferencias. Con base en estos conocimientos, los especialistas en marketing pueden crear campañas dirigidas con contenido personalizado y ofertas que resuenen con segmentos de clientes específicos.
A través del análisis y la optimización continuos, pueden medir la efectividad de sus esfuerzos de marketing y refinar las estrategias con el tiempo.
31. Gobernanza de datos
El gobierno de datos es el marco y el conjunto de prácticas que adoptan las organizaciones para garantizar la gestión, protección e integridad adecuadas de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Abarca los procesos, políticas y procedimientos que rigen cómo se recopilan, almacenan, acceden, utilizan y comparten los datos dentro de una organización.
Su objetivo es establecer la rendición de cuentas, la responsabilidad y el control sobre los activos de datos. Garantiza que los datos sean precisos, completos, consistentes y confiables, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, mantener la calidad de los datos y cumplir con los requisitos reglamentarios.
El gobierno de datos implica definir roles y responsabilidades para la gestión de datos, establecer estándares y políticas de datos e implementar procesos para monitorear y hacer cumplir el cumplimiento. Aborda varios aspectos de la gestión de datos, incluida la privacidad de los datos, la seguridad de los datos, la calidad de los datos, la clasificación de los datos y la gestión del ciclo de vida de los datos.
Por ejemplo, el gobierno de datos puede implicar la implementación de procedimientos para garantizar que los datos personales o confidenciales se manejen de conformidad con las normas de privacidad aplicables, como el Reglamento general de protección de datos (GDPR).
También puede incluir el establecimiento de estándares de calidad de datos y la implementación de procesos de validación de datos para garantizar que los datos sean precisos y confiables.
32. Seguridad de los datos
La seguridad de los datos se trata de mantener nuestra información valiosa a salvo de accesos no autorizados o robos. Implica tomar medidas para proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos.
Esencialmente, significa garantizar que solo las personas adecuadas puedan acceder a nuestros datos, que permanezcan precisos e inalterados, y que estén disponibles cuando sea necesario.
Para lograr la seguridad de los datos, se utilizan diversas estrategias y tecnologías. Por ejemplo, los controles de acceso y los métodos de encriptación ayudan a limitar el acceso a personas o sistemas autorizados, lo que dificulta el acceso de personas ajenas a nuestros datos.
Los sistemas de monitoreo, firewalls y sistemas de detección de intrusos actúan como guardianes, alertándonos de actividades sospechosas y previniendo el acceso no autorizado.
33. Internet de las Cosas
El Internet de las cosas (IoT) se refiere a una red de objetos físicos o “cosas” que están conectadas a Internet y pueden comunicarse entre sí. Es como una gran red de objetos, dispositivos y máquinas cotidianos que pueden compartir información y realizar tareas interactuando a través de Internet.
En términos simples, IoT implica otorgar capacidades "inteligentes" a varios objetos o dispositivos que tradicionalmente no estaban conectados a Internet. Estos objetos pueden incluir electrodomésticos, dispositivos portátiles, termostatos, automóviles e incluso maquinaria industrial.
Al conectar estos objetos a Internet, pueden recopilar y compartir datos, recibir instrucciones y realizar tareas de forma autónoma o en respuesta a los comandos del usuario.
Por ejemplo, un termostato inteligente puede monitorear la temperatura, ajustar la configuración y enviar informes de uso de energía a una aplicación de teléfono inteligente. Un rastreador de actividad física portátil puede recopilar datos sobre sus actividades físicas y sincronizarlos con una plataforma basada en la nube para su análisis.
34. Árbol de decisiones
Un árbol de decisiones es una representación visual o diagrama que nos ayuda a tomar decisiones o determinar un curso de acción basado en una serie de elecciones o condiciones.
Es como un diagrama de flujo que nos guía a través de un proceso de toma de decisiones al considerar diferentes opciones y sus posibles resultados.
Imagina que tienes un problema o una pregunta y necesitas tomar una decisión.
Un árbol de decisión divide la decisión en pasos más pequeños, comenzando con una pregunta inicial y ramificándose en diferentes respuestas o acciones posibles según las condiciones o criterios en cada paso.
35. Computación cognitiva
La computación cognitiva, en términos simples, se refiere a sistemas informáticos o tecnologías que imitan las capacidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, el razonamiento, la comprensión y la resolución de problemas.
Se trata de crear sistemas informáticos que puedan procesar e interpretar información de una manera que se asemeje al pensamiento humano.
La computación cognitiva tiene como objetivo desarrollar máquinas que puedan comprender e interactuar con los humanos de una manera más natural e inteligente. Estos sistemas están diseñados para analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones, hacer predicciones y proporcionar información significativa.
Piense en la computación cognitiva como un intento de hacer que las computadoras piensen y actúen más como humanos.
Implica aprovechar tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora para permitir que las computadoras realicen tareas que tradicionalmente se asociaban con la inteligencia humana.
36. Teoría del aprendizaje computacional
La teoría del aprendizaje computacional es una rama especializada dentro del ámbito de la inteligencia artificial que gira en torno al desarrollo y examen de algoritmos diseñados específicamente para aprender de los datos.
Este campo explora diversas técnicas y metodologías para la construcción de algoritmos que pueden mejorar su rendimiento de forma autónoma mediante el análisis y procesamiento de grandes cantidades de información.
Al aprovechar el poder de los datos, la teoría del aprendizaje computacional tiene como objetivo descubrir patrones, relaciones y conocimientos que permitan a las máquinas mejorar sus capacidades de toma de decisiones y realizar tareas de manera más eficiente.
El objetivo final es crear algoritmos que puedan adaptarse, generalizar y hacer predicciones precisas basadas en los datos a los que han estado expuestos, contribuyendo al avance de la inteligencia artificial y sus aplicaciones prácticas.
37. Prueba de Turing
La prueba de Turing, propuesta originalmente por el brillante matemático e informático Alan Turing, es un concepto cautivador utilizado para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente comparable o prácticamente indistinguible del de un ser humano.
En la prueba de Turing, un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural tanto con una máquina como con otro participante humano sin saber cuál es la máquina.
El papel del evaluador es discernir qué entidad es la máquina basándose únicamente en sus respuestas. Si la máquina puede convencer al evaluador de que es la contraparte humana, entonces se dice que ha pasado la prueba de Turing, demostrando así un nivel de inteligencia que refleja las capacidades humanas.
Alan Turing propuso esta prueba como un medio para explorar el concepto de inteligencia artificial y para plantear la cuestión de si las máquinas pueden lograr una cognición a nivel humano.
Al enmarcar la prueba en términos de indistinguibilidad humana, Turing destacó el potencial de las máquinas para exhibir un comportamiento que es tan convincentemente inteligente que se vuelve un desafío diferenciarlas de los humanos.
La prueba de Turing provocó extensos debates e investigaciones en los campos de la inteligencia artificial y la ciencia cognitiva. Si bien pasar la prueba de Turing sigue siendo un hito importante, no es la única medida de inteligencia.
No obstante, la prueba sirve como punto de referencia que invita a la reflexión, estimulando los esfuerzos continuos para desarrollar máquinas capaces de emular la inteligencia y el comportamiento similares a los humanos y contribuir a una exploración más amplia de lo que significa ser inteligente.
38. Aprendizaje por refuerzo
Aprendizaje reforzado es un tipo de aprendizaje que ocurre por prueba y error, donde un “agente” (que puede ser un programa de computadora o un robot) aprende a realizar tareas recibiendo recompensas por su buen comportamiento y enfrentando las consecuencias o castigos por el mal comportamiento.
Imagine un escenario en el que el agente intenta completar una tarea específica, como navegar por un laberinto. Al principio, el agente no sabe cuál es el camino correcto a seguir, por lo que intenta diferentes acciones y explora varias rutas.
Cuando elige una buena acción que lo acerca a la meta, recibe una recompensa, como una “palmadita en la espalda” virtual. Sin embargo, si toma una mala decisión que lo lleva a un callejón sin salida o lo aleja de la meta, recibe un castigo o una retroalimentación negativa.
A través de este proceso de prueba y error, el agente aprende a asociar ciertas acciones con resultados positivos o negativos. Gradualmente descubre la mejor secuencia de acciones para maximizar sus recompensas y minimizar los castigos, y finalmente se vuelve más competente en la tarea.
El aprendizaje por refuerzo se inspira en cómo los humanos y los animales aprenden al recibir retroalimentación del entorno.
Al aplicar este concepto a las máquinas, los investigadores pretenden desarrollar sistemas inteligentes que puedan aprender y adaptarse a diferentes situaciones descubriendo de forma autónoma los comportamientos más efectivos a través de un proceso de refuerzo positivo y consecuencias negativas.
39. Extracción de entidades
La extracción de entidades se refiere a un proceso en el que identificamos y extraemos piezas importantes de información, conocidas como entidades, de un bloque de texto. Estas entidades pueden ser varias cosas, como nombres de personas, nombres de lugares, nombres de organizaciones, etc.
Imaginemos que tiene un párrafo que describe un artículo de noticias.
La extracción de entidades implicaría analizar el texto y seleccionar bits específicos que representen entidades distintas. Por ejemplo, si el texto menciona el nombre de una persona como "John Smith", la ubicación "Ciudad de Nueva York" o la organización "OpenAI", estas serían las entidades que pretendemos identificar y extraer.
Al realizar la extracción de entidades, esencialmente estamos enseñando a un programa de computadora a reconocer y aislar elementos significativos del texto. Este proceso nos permite organizar y categorizar la información de manera más eficiente, lo que facilita la búsqueda, el análisis y la obtención de información a partir de grandes volúmenes de datos textuales.
En general, la extracción de entidades nos ayuda a automatizar la tarea de identificar entidades importantes, como personas, lugares y organizaciones, dentro del texto, agilizando la extracción de información valiosa y mejorando nuestra capacidad para procesar y comprender datos textuales.
40. Anotación Lingüística
La anotación lingüística implica enriquecer el texto con información lingüística adicional para mejorar nuestra comprensión y análisis del idioma utilizado. Es como agregar etiquetas útiles o etiquetas a diferentes partes de un texto.
Cuando realizamos anotaciones lingüísticas, vamos más allá de las palabras y oraciones básicas en un texto y comenzamos a etiquetar o etiquetar elementos específicos. Por ejemplo, podríamos agregar etiquetas de parte del discurso, que indican la categoría gramatical de cada palabra (como sustantivo, verbo, adjetivo, etc.). Esto nos ayuda a entender el papel que juega cada palabra en una oración.
Otra forma de anotación lingüística es el reconocimiento de entidades nombradas, donde identificamos y etiquetamos entidades nombradas específicas, como nombres de personas, lugares, organizaciones o fechas. Esto nos permite localizar y extraer rápidamente información importante del texto.
Al anotar el texto de esta manera, creamos una representación más estructurada y organizada del idioma. Esto puede ser inmensamente útil en una variedad de aplicaciones. Por ejemplo, ayuda a mejorar la precisión de los motores de búsqueda al comprender la intención detrás de las consultas de los usuarios. También ayuda en la traducción automática, el análisis de sentimientos, la extracción de información y muchas otras tareas de procesamiento de lenguaje natural.
La anotación lingüística sirve como una herramienta vital para investigadores, lingüistas y desarrolladores, permitiéndoles estudiar patrones de lenguaje, construir modelos de lenguaje y desarrollar algoritmos sofisticados que pueden analizar y comprender mejor el texto.
41. Hiperparámetro
In máquina de aprendizaje, un hiperparámetro es como un ajuste o configuración especial que debemos decidir antes de entrenar un modelo. No es algo que el modelo pueda aprender por sí solo de los datos; en cambio, tenemos que determinarlo de antemano.
Piense en ello como una perilla o interruptor que podemos ajustar para afinar cómo el modelo aprende y hace predicciones. Estos hiperparámetros gobiernan varios aspectos del proceso de aprendizaje, como la complejidad del modelo, la velocidad de entrenamiento y el compromiso entre precisión y generalización.
Por ejemplo, consideremos una red neuronal. Un hiperparámetro importante es el número de capas en la red. Tenemos que elegir qué tan profunda queremos que sea la red, y esta decisión afecta su capacidad para capturar patrones complejos en los datos.
Otros hiperparámetros comunes incluyen la tasa de aprendizaje, que determina la rapidez con que el modelo ajusta sus parámetros internos en función de los datos de entrenamiento, y la fuerza de regularización, que controla cuánto penaliza el modelo patrones complejos para evitar el sobreajuste.
Establecer correctamente estos hiperparámetros es crucial porque pueden afectar significativamente el rendimiento y el comportamiento del modelo. A menudo implica un poco de prueba y error, experimentando con diferentes valores y observando cómo afectan el rendimiento del modelo en un conjunto de datos de validación.
42. Metadatos
Los metadatos se refieren a información adicional que proporciona detalles sobre otros datos. Es como un conjunto de etiquetas o etiquetas que nos dan más contexto o describen las características de los datos principales.
Cuando tenemos datos, ya sea un documento, una fotografía, un video o cualquier otro tipo de información, los metadatos nos ayudan a comprender aspectos importantes de esos datos.
Por ejemplo, en un documento, los metadatos pueden incluir detalles como el nombre del autor, la fecha de creación o el formato del archivo. En el caso de una fotografía, los metadatos pueden decirnos la ubicación donde se tomó, la configuración de la cámara utilizada o incluso la fecha y la hora en que se capturó.
Los metadatos nos ayudan a organizar, buscar e interpretar datos de manera más eficaz. Al agregar esta información descriptiva, podemos encontrar rápidamente archivos específicos o comprender su origen, propósito o contexto sin tener que buscar en todo el contenido.
43. Reducción de dimensionalidad
La reducción de dimensionalidad es una técnica utilizada para simplificar un conjunto de datos al reducir la cantidad de características o variables que contiene. Es como condensar o resumir la información en un conjunto de datos para que sea más manejable y fácil de trabajar.
Imagine que tiene un conjunto de datos con numerosas columnas o atributos que representan diferentes características de los puntos de datos. Cada columna se suma a la complejidad y los requisitos computacionales de los algoritmos de aprendizaje automático.
En algunos casos, tener una gran cantidad de dimensiones puede dificultar la búsqueda de patrones o relaciones significativos en los datos.
La reducción de la dimensionalidad ayuda a abordar este problema al transformar el conjunto de datos en una representación de menor dimensión mientras se retiene la mayor cantidad de información relevante posible. Su objetivo es capturar los aspectos o variaciones más importantes en los datos y descartar las dimensiones redundantes o menos informativas.
44. Clasificación del texto
La clasificación de texto es un proceso que consiste en asignar etiquetas o categorías específicas a bloques de texto en función de su contenido o significado. Es como clasificar u organizar la información textual en diferentes grupos o clases para facilitar el análisis posterior o la toma de decisiones.
Consideremos un ejemplo de clasificación de correo electrónico. En este escenario, queremos determinar si un correo electrónico entrante es spam o no spam (también conocido como ham). Clasificación de texto los algoritmos analizan el contenido del correo electrónico y le asignan una etiqueta en consecuencia.
Si el algoritmo determina que el correo electrónico exhibe características comúnmente asociadas con el spam, le asigna la etiqueta "spam". Por el contrario, si el correo electrónico parece legítimo y no es spam, asigna la etiqueta "no spam" o "ham".
La clasificación de texto encuentra aplicaciones en varios dominios más allá del filtrado de correo electrónico. Se utiliza en el análisis de sentimientos para determinar el sentimiento expresado en las reseñas de los clientes (positivo, negativo o neutral).
Los artículos de noticias se pueden clasificar en diferentes temas o categorías, como deportes, política, entretenimiento y más. Los registros de chat de atención al cliente se pueden categorizar según la intención o el problema que se está abordando.
45. IA débil
La IA débil, también conocida como IA estrecha, se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que están diseñados y programados para realizar tareas o funciones específicas. A diferencia de la inteligencia humana, que abarca una amplia gama de habilidades cognitivas, la IA débil se limita a un dominio o tarea en particular.
Piense en la IA débil como software especializado o máquinas que sobresalen en la realización de trabajos específicos. Por ejemplo, se puede crear un programa de inteligencia artificial para jugar al ajedrez para analizar situaciones de juego, elaborar estrategias de movimientos y competir contra jugadores humanos.
Otro ejemplo es un sistema de reconocimiento de imágenes que puede identificar objetos en fotografías o videos.
Estos sistemas de IA están entrenados y optimizados para sobresalir en sus áreas específicas de especialización. Se basan en algoritmos, datos y reglas predefinidas para realizar sus tareas de manera efectiva.
Sin embargo, no poseen una inteligencia general que les permita comprender o realizar tareas fuera de su dominio designado.
46. IA fuerte
La IA fuerte, también conocida como IA general o inteligencia artificial general (AGI), se refiere a una forma de inteligencia artificial que posee la capacidad de comprender, aprender y realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar.
A diferencia de la IA débil, que está diseñada para tareas específicas, la IA fuerte tiene como objetivo replicar la inteligencia y las habilidades cognitivas similares a las humanas. Se esfuerza por crear máquinas o software que no solo se destaquen en tareas especializadas, sino que también posean una comprensión y adaptabilidad más amplias para abordar una amplia gama de desafíos intelectuales.
El objetivo de una IA fuerte es desarrollar sistemas que puedan razonar, comprender información compleja, aprender de la experiencia, entablar conversaciones en lenguaje natural, exhibir creatividad y exhibir otras cualidades asociadas con la inteligencia humana.
En esencia, aspira a crear sistemas de IA que puedan simular o replicar el pensamiento y la resolución de problemas a nivel humano en múltiples dominios.
47. Encadenamiento hacia adelante
El encadenamiento directo es un método de razonamiento o lógica que comienza con los datos disponibles y los usa para hacer inferencias y sacar nuevas conclusiones. Es como conectar los puntos utilizando la información disponible para avanzar y obtener información adicional.
Imagine que tiene un conjunto de reglas o hechos y desea obtener nueva información o llegar a conclusiones específicas basadas en ellos. El encadenamiento directo funciona examinando los datos iniciales y aplicando reglas lógicas para generar hechos o conclusiones adicionales.
Para simplificar, consideremos un escenario simple para determinar qué ponerse según las condiciones climáticas. Tienes una regla que dice: “Si llueve, trae un paraguas”, y otra regla que dice: “Si hace frío, usa una chaqueta”. Ahora, si observa que está lloviendo, puede usar el encadenamiento hacia adelante para inferir que debe traer un paraguas.
48. Encadenamiento hacia atrás
El encadenamiento hacia atrás es un método de razonamiento que comienza con una conclusión u objetivo deseado y trabaja hacia atrás para determinar los datos o hechos necesarios para respaldar esa conclusión. Es como seguir los pasos desde el resultado deseado hasta la información inicial requerida para lograrlo.
Para entender el encadenamiento hacia atrás, consideremos un ejemplo simple. Suponga que desea determinar si es adecuado ir a nadar. La conclusión deseada es si nadar es apropiado o no en función de ciertas condiciones.
En lugar de comenzar con las condiciones, el encadenamiento hacia atrás comienza con la conclusión y trabaja hacia atrás para encontrar los datos de apoyo.
En este caso, el encadenamiento hacia atrás implicaría hacer preguntas como "¿Hace calor?" Si la respuesta es afirmativa, entonces preguntaría: "¿Hay una piscina disponible?" Si la respuesta es sí nuevamente, haría más preguntas como, "¿Hay suficiente tiempo para ir a nadar?"
Al responder iterativamente estas preguntas y trabajar hacia atrás, puede determinar las condiciones necesarias que deben cumplirse para respaldar la conclusión de ir a nadar.
49. Heurística
Una heurística, en términos simples, es una regla o estrategia práctica que nos ayuda a tomar decisiones o resolver problemas, generalmente en base a nuestras experiencias pasadas o intuición. Es como un atajo mental que nos permite llegar rápidamente a una solución razonable sin pasar por un proceso largo o exhaustivo.
Cuando se enfrentan a situaciones o tareas complejas, las heurísticas sirven como principios rectores o "reglas generales" que simplifican la toma de decisiones. Nos proporcionan pautas generales o estrategias que suelen ser efectivas en determinadas situaciones, aunque no garanticen la solución óptima.
Por ejemplo, consideremos una heurística para encontrar un lugar de estacionamiento en un área concurrida. En lugar de analizar meticulosamente cada lugar disponible, puede confiar en la heurística de buscar autos estacionados con los motores en marcha.
Esta heurística asume que estos autos están a punto de partir, lo que aumenta las posibilidades de encontrar un lugar disponible.
50. Modelado del lenguaje natural
El modelado de lenguaje natural, en términos simples, es el proceso de entrenar modelos de computadora para comprender y generar lenguaje humano de una manera similar a cómo se comunican los humanos. Implica enseñar a las computadoras a procesar, interpretar y generar texto de una manera natural y significativa.
El objetivo del modelado del lenguaje natural es permitir que las computadoras comprendan y generen el lenguaje humano de una manera fluida, coherente y contextualmente relevante.
Implica entrenar modelos en grandes cantidades de datos textuales, como libros, artículos o conversaciones, para aprender los patrones, las estructuras y la semántica del lenguaje.
Una vez entrenados, estos modelos pueden realizar varias tareas relacionadas con el idioma, como traducción de idiomas, resumen de texto, respuesta a preguntas, interacciones de chatbot y más.
Pueden comprender el significado y el contexto de las oraciones, extraer información relevante y generar texto gramaticalmente correcto y coherente.
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