A IA está en todas partes, pero ás veces pode ser un reto entender a terminoloxía e a xerga. Nesta publicación do blog, explicamos máis de 50 termos e definicións de IA para que poidas dar máis sentido a esta tecnoloxía en rápido crecemento.
Tanto se es un principiante como un experto, apostamos por que aquí hai algúns termos que non coñeces.
1. Intelixencia artificial
Intelixencia Artificial (AI) refírese ao desenvolvemento de sistemas informáticos que teñen a capacidade de aprender e funcionar de forma independente, moitas veces emulando a intelixencia humana.
Estes sistemas analizan datos, recoñecen patróns, toman decisións e adaptan o seu comportamento en función da experiencia. Ao aproveitar algoritmos e modelos, a IA pretende crear máquinas intelixentes capaces de percibir e comprender o seu entorno.
O obxectivo final é permitir que as máquinas realicen tarefas de forma eficiente, aprendan dos datos e exhiban capacidades cognitivas similares ás dos humanos.
2. Algoritmo
Un algoritmo é un conxunto preciso e sistemático de instrucións ou regras que guían o proceso de resolución dun problema ou de realización dunha tarefa específica.
Serve como concepto fundamental en varios dominios e desempeña un papel fundamental nas disciplinas da informática, das matemáticas e da resolución de problemas. Comprender os algoritmos é fundamental xa que permiten enfoques eficientes e estruturados de resolución de problemas, impulsando avances na tecnoloxía e nos procesos de toma de decisións.
3. Big Data
Big data refírese a conxuntos de datos extremadamente grandes e complexos que superan as capacidades dos métodos de análise tradicionais. Estes conxuntos de datos caracterízanse normalmente polo seu volume, velocidade e variedade.
O volume refírese á gran cantidade de datos xerados a partir de varias fontes como medios sociais, sensores e transaccións.
A velocidade refírese á alta velocidade á que se xeran os datos e deben ser procesados en tempo real ou case en tempo real. A variedade significa os diversos tipos e formatos de datos, incluíndo datos estruturados, non estruturados e semiestruturados.
4. Minería de datos
A minería de datos é un proceso integral destinado a extraer información valiosa de amplos conxuntos de datos.
Abarca catro etapas fundamentais: recollida de datos, que implica a recollida de datos relevantes; preparación de datos, garantindo a calidade e compatibilidade dos datos; minar os datos, empregando algoritmos para descubrir patróns e relacións; e análise e interpretación de datos, onde se examina e comprende o coñecemento extraído.
5. Rede neuronal
Un sistema informático está deseñado para funcionar como o cerebro humano, composto por nós ou neuronas interconectados. Imos entender isto un pouco máis, xa que a maioría da IA está baseada redes neuronales.
Nos gráficos anteriores, estamos a predicir a humidade e a temperatura dunha localización xeográfica aprendendo do patrón pasado. As entradas son o conxunto de datos do rexistro anterior.
o rede neuronal aprende o patrón xogando con pesos e aplicando valores de sesgo nas capas ocultas. W1, W2....W7 son os pesos respectivos. Adestrase sobre o conxunto de datos proporcionado e dá saída como predición.
Podes sentirte desbordado por esta información complexa. Se este é o caso, podes comezar coa nosa sinxela guía aquí.
6. Aprendizaxe automática
A aprendizaxe automática céntrase no desenvolvemento de algoritmos e modelos capaces de aprender automaticamente a partir dos datos e mellorar o seu rendemento ao longo do tempo.
Implica o uso de técnicas estatísticas para permitir que os ordenadores identifiquen patróns, fagan predicións e tomen decisións baseadas en datos sen estar programados explícitamente.
Algoritmos de aprendizaxe automática analizar e aprender de grandes conxuntos de datos, permitindo aos sistemas adaptar e mellorar o seu comportamento en función da información que procesan.
7. Aprendizaxe profunda
Aprendizaxe profunda, un subcampo de aprendizaxe automática e redes neuronais, aproveita algoritmos sofisticados para adquirir coñecemento a partir de datos simulando os intrincados procesos do cerebro humano.
Ao empregar redes neuronais con numerosas capas ocultas, os modelos de aprendizaxe profunda poden extraer de forma autónoma características e patróns complexos, o que lles permite afrontar tarefas complexas cunha precisión e eficiencia excepcionales.
8. Recoñecemento de patróns
O recoñecemento de patróns, unha técnica de análise de datos, aproveita o poder dos algoritmos de aprendizaxe automática para detectar e discernir de forma autónoma patróns e regularidades dentro dos conxuntos de datos.
Ao aproveitar modelos computacionais e métodos estatísticos, os algoritmos de recoñecemento de patróns poden identificar estruturas, correlacións e tendencias significativas en datos complexos e diversos.
Este proceso permite a extracción de información valiosa, a clasificación dos datos en distintas categorías e a predición de resultados futuros en función de patróns recoñecidos. O recoñecemento de patróns é unha ferramenta vital en varios dominios, que permite a toma de decisións, a detección de anomalías e o modelado preditivo.
A biometría é un exemplo diso. Por exemplo, no recoñecemento de pegadas dixitais, o algoritmo analiza as crestas, as curvas e as características únicas da impresión dixital dunha persoa para crear unha representación dixital chamada modelo.
Cando intenta desbloquear o seu teléfono intelixente ou acceder a unha instalación segura, o sistema de recoñecemento de patróns compara os datos biométricos capturados (por exemplo, a impresión dixital) cos modelos almacenados na súa base de datos.
Ao facer coincidir os patróns e avaliar o nivel de semellanza, o sistema pode determinar se os datos biométricos proporcionados coinciden co modelo almacenado e conceder o acceso en consecuencia.
9. Aprendizaxe tutelada
A aprendizaxe supervisada é un enfoque de aprendizaxe automática que implica adestrar un sistema informático utilizando datos etiquetados. Neste método, o ordenador recibe un conxunto de datos de entrada xunto coas correspondentes etiquetas ou resultados coñecidos.
Digamos que tes un montón de imaxes, algunhas con cans e outras con gatos.
Dille ao ordenador que imaxes teñen cans e cales teñen gatos. Despois, o ordenador aprende a recoñecer as diferenzas entre cans e gatos atopando patróns nas imaxes.
Despois de aprender, podes darlle novas imaxes ao ordenador e intentará descubrir se teñen cans ou gatos en función do que aprendeu cos exemplos etiquetados. É como adestrar un ordenador para facer predicións utilizando información coñecida.
10. Aprendizaxe non supervisada
A aprendizaxe non supervisada é un tipo de aprendizaxe automática no que o ordenador explora un conxunto de datos por si só para atopar patróns ou semellanzas sen instrucións específicas.
Non se basa en exemplos etiquetados como na aprendizaxe supervisada. Pola contra, busca estruturas ou grupos ocultos nos datos. É como se o ordenador estivese descubrindo cousas por si só, sen que un profesor lle diga que buscar.
Este tipo de aprendizaxe axúdanos a atopar novos coñecementos, organizar datos ou identificar cousas pouco habituais sen necesidade de coñecementos previos ou orientación explícita.
11. Procesamento da linguaxe natural (PNL)
O procesamento da linguaxe natural céntrase en como os ordenadores entenden e interactúan coa linguaxe humana. Axuda aos ordenadores a analizar, interpretar e responder á linguaxe humana dun xeito que nos parece máis natural.
A NLP é o que nos permite comunicarnos con asistentes de voz e chatbots, e mesmo ter os nosos correos electrónicos automaticamente clasificados en cartafoles.
Implica ensinarlles aos ordenadores a comprender o significado de palabras, frases e incluso textos enteiros, para que nos axuden en varias tarefas e fagan que as nosas interaccións coa tecnoloxía sexan máis fluidas.
12. Visión por ordenador
Visión por computador é unha tecnoloxía fascinante que permite que os ordenadores vexan e comprendan imaxes e vídeos, tal e como facemos os humanos cos nosos ollos. Trátase de ensinarlles aos ordenadores a analizar información visual e dar sentido ao que ven.
En termos máis sinxelos, a visión por ordenador axuda aos ordenadores a recoñecer e interpretar o mundo visual. Implica tarefas como ensinarlles a identificar obxectos específicos en imaxes, clasificar imaxes en diferentes categorías ou mesmo dividir as imaxes en partes significativas.
Imaxina un coche autónomo usando a visión por ordenador para "ver" a estrada e todo o que a rodea.
Pode detectar e rastrexar peóns, sinais de tráfico e outros vehículos, axudándoos a navegar con seguridade. Ou pensa en como a tecnoloxía de recoñecemento facial usa a visión por ordenador para desbloquear os nosos teléfonos intelixentes ou verificar as nosas identidades recoñecendo as nosas características faciais únicas.
Tamén se usa nos sistemas de vixilancia para supervisar lugares ateigados e detectar calquera actividade sospeitosa.
A visión por ordenador é unha tecnoloxía poderosa que abre un mundo de posibilidades. Ao permitir que os ordenadores vexan e comprendan información visual, podemos desenvolver aplicacións e sistemas que poidan percibir e interpretar o mundo que nos rodea, facendo a nosa vida máis fácil, segura e eficiente.
13.Chatbot
Un chatbot é como un programa informático que pode falar coa xente dun xeito que parece unha conversación humana real.
Úsase a miúdo no servizo de atención ao cliente en liña para axudar aos clientes e facelos sentir como se falasen cunha persoa, aínda que en realidade é un programa que se executa nun ordenador.
O chatbot pode comprender e responder a mensaxes ou preguntas dos clientes, proporcionando información útil e asistencia tal e como faría un representante de atención ao cliente humano.
14. Recoñecemento de voz
O recoñecemento de voz refírese á capacidade dun sistema informático para comprender e interpretar a fala humana. Implica a tecnoloxía que permite a un ordenador ou dispositivo "escoitar" as palabras faladas e convertelas en texto ou comandos que poida entender.
con recoñecemento de voz, pode interactuar con dispositivos ou aplicacións simplemente falándolles en lugar de escribir ou usar outros métodos de entrada.
O sistema analiza as palabras faladas, recoñece os patróns e os sons e despois tradúceos en textos ou accións comprensibles. Permite unha comunicación sen mans libres e natural coa tecnoloxía, facendo posibles tarefas como comandos de voz, ditado ou interaccións controladas por voz. Os exemplos máis comúns son os asistentes de IA como Siri e Google Assistant.
15. Análise de sentimentos
Análise de sentimentos é unha técnica utilizada para comprender e interpretar as emocións, opinións e actitudes expresadas nun texto ou discurso. Implica analizar a linguaxe escrita ou falada para determinar se o sentimento expresado é positivo, negativo ou neutro.
Usando algoritmos de aprendizaxe automática, os algoritmos de análise de sentimentos poden escanear e analizar grandes cantidades de datos de texto, como opinións de clientes, publicacións en redes sociais ou comentarios dos clientes, para identificar o sentimento subxacente detrás das palabras.
Os algoritmos buscan palabras, frases ou patróns específicos que indiquen emocións ou opinións.
Esta análise axuda ás empresas ou ás persoas a comprender como se senten as persoas sobre un produto, servizo ou tema e pódese utilizar para tomar decisións baseadas en datos ou obter información sobre as preferencias dos clientes.
Por exemplo, unha empresa pode utilizar a análise de sentimentos para rastrexar a satisfacción do cliente, identificar áreas para mellorar ou supervisar a opinión pública sobre a súa marca.
16. Tradución automática
A tradución automática, no contexto da IA, refírese ao uso de algoritmos informáticos e intelixencia artificial para traducir automaticamente texto ou discurso dunha lingua a outra.
Implica ensinarlles aos ordenadores a comprender e procesar as linguaxes humanas para proporcionar traducións precisas. O exemplo máis común é Tradutor de Google.
Coa tradución automática, pode introducir texto ou voz nun idioma, e o sistema analizará a entrada e xerará a tradución correspondente noutro idioma. Isto é especialmente útil cando se comunica ou se accede á información en diferentes idiomas.
Os sistemas de tradución automática dependen dunha combinación de regras lingüísticas, modelos estatísticos e algoritmos de aprendizaxe automática. Aprenden de grandes cantidades de datos lingüísticos para mellorar a precisión da tradución ao longo do tempo. Algúns enfoques de tradución automática tamén incorporan redes neuronais para mellorar a calidade das traducións.
17. Robótica
A robótica é a combinación de intelixencia artificial e enxeñería mecánica para crear máquinas intelixentes chamadas robots. Estes robots están deseñados para realizar tarefas de forma autónoma ou cunha mínima intervención humana.
Os robots son entidades físicas que poden detectar o seu entorno, tomar decisións en función desa entrada sensorial e realizar accións ou tarefas específicas.
Están equipados con diversos sensores, como cámaras, micrófonos ou sensores táctiles, que lles permiten recoller información do mundo que os rodea. Coa axuda de algoritmos e programación de IA, os robots poden analizar estes datos, interpretalos e tomar decisións intelixentes para realizar as súas tarefas designadas.
A IA xoga un papel crucial na robótica ao permitir que os robots aprendan das súas experiencias e se adapten a diferentes situacións.
Os algoritmos de aprendizaxe automática pódense usar para adestrar robots para recoñecer obxectos, navegar por ambientes ou incluso interactuar con humanos. Isto permite que os robots sexan máis versátiles, flexibles e capaces de xestionar tarefas complexas.
18 Drones
Os drons son un tipo de robot que pode voar ou flotar no aire sen un piloto humano a bordo. Tamén se coñecen como vehículos aéreos non tripulados (UAV). Os drons están equipados con varios sensores, como cámaras, GPS e xiroscopios, que lles permiten recoller datos e navegar pola súa contorna.
Son controlados remotamente por un operador humano ou poden operar de forma autónoma mediante instrucións preprogramadas.
Os drons serven para unha ampla gama de propósitos, incluíndo fotografía e videografía aérea, topografía e mapeo, servizos de entrega, misións de busca e rescate, vixilancia da agricultura e mesmo uso recreativo. Poden acceder a zonas remotas ou perigosas que son difíciles ou perigosas para os humanos.
19. Realidade Aumentada (RA)
A realidade aumentada (RA) é unha tecnoloxía que combina o mundo real con obxectos virtuais ou información para mellorar a nosa percepción e interacción co medio. Superpón imaxes xeradas por ordenador, sons ou outras entradas sensoriais no mundo real, creando unha experiencia inmersiva e interactiva.
Simplemente, imaxina usar lentes especiais ou usar o teu teléfono intelixente para ver o mundo que te rodea, pero con elementos virtuais adicionais engadidos.
Por exemplo, podes apuntar o teu teléfono intelixente a unha rúa da cidade e ver carteis virtuais que amosan indicacións, valoracións e recensións de restaurantes próximos ou mesmo de personaxes virtuais que interactúan co entorno real.
Estes elementos virtuais mestúranse perfectamente co mundo real, mellorando a súa comprensión e experiencia do entorno. A realidade aumentada pódese utilizar en varios campos como xogos, educación, arquitectura e mesmo para tarefas cotiás como a navegación ou probar novos mobles na túa casa antes de compralos.
20. Realidade virtual (VR)
A realidade virtual (VR) é unha tecnoloxía que utiliza simulacións xeradas por ordenador para crear un ambiente artificial que unha persoa pode explorar e interactuar. Mergúlla o usuario nun mundo virtual, bloqueando o mundo real e substituíndoo por un reino dixital.
En pocas palabras, imaxina poñerte uns auriculares especiais que te cobren os ollos e os oídos e te transporte a un lugar completamente diferente. Neste mundo virtual, todo o que ves e escoitas parece incriblemente real, aínda que todo o xera un ordenador.
Podes moverte, mirar en calquera dirección e interactuar con obxectos ou personaxes coma se estivesen fisicamente presentes.
Por exemplo, nun xogo de realidade virtual, podes atoparte dentro dun castelo medieval, onde podes percorrer os seus corredores, coller armas e participar en loitas con espadas con opoñentes virtuais. O ambiente de realidade virtual responde aos teus movementos e accións, facéndote sentir totalmente inmerso e comprometido na experiencia.
A realidade virtual non só se usa para xogos, senón tamén para outras aplicacións, como simulacións de adestramento para pilotos, cirurxiáns ou militares, percorridos arquitectónicos, turismo virtual e incluso terapia para determinadas condicións psicolóxicas. Crea unha sensación de presenza e transporta aos usuarios a novos e emocionantes mundos virtuais, facendo que a experiencia se sinta o máis próxima posible á realidade.
21. Ciencia de datos
Ciencia dos datos é un campo que implica o uso de métodos, ferramentas e algoritmos científicos para extraer coñecementos e coñecementos valiosos dos datos. Combina elementos de matemáticas, estatísticas, programación e coñecementos de dominio para analizar conxuntos de datos grandes e complexos.
En termos máis sinxelos, a ciencia de datos consiste en atopar información e patróns significativos escondidos dentro dunha morea de datos. Implica recompilar, limpar e organizar os datos, para logo utilizar diversas técnicas para exploralos e analizalos. Científicos de datos utilizar modelos e algoritmos estatísticos para descubrir tendencias, facer predicións e resolver problemas.
Por exemplo, no campo da saúde, a ciencia de datos pódese usar para analizar os rexistros dos pacientes e os datos médicos para identificar os factores de risco de enfermidades, prever os resultados dos pacientes ou optimizar os plans de tratamento. Na empresa, a ciencia de datos pódese aplicar aos datos dos clientes para comprender as súas preferencias, recomendar produtos ou mellorar as estratexias de mercadotecnia.
22. Discusión de datos
Data wrangling, tamén coñecido como data munging, é o proceso de recompilación, limpeza e transformación de datos en bruto nun formato máis útil e axeitado para a análise. Implica manexar e preparar datos para garantir a súa calidade, coherencia e compatibilidade con ferramentas ou modelos de análise.
En termos máis sinxelos, a disputa de datos é como preparar ingredientes para cociñar. Implica recoller datos de diferentes fontes, clasificalos e limpalos para eliminar calquera erro, incoherencia ou información irrelevante.
Ademais, é posible que os datos teñan que ser transformados, reestruturados ou agregados para que sexa máis doado traballar e extraer información.
Por exemplo, a disputa de datos pode implicar a eliminación de entradas duplicadas, a corrección de erros ortográficos ou problemas de formato, o manexo de valores que faltan e a conversión de tipos de datos. Tamén pode implicar fusionar ou unir diferentes conxuntos de datos, dividir os datos en subconxuntos ou crear novas variables baseadas nos datos existentes.
23. Contacontos de datos
Narración de datos é a arte de presentar datos dun xeito convincente e atractivo para comunicar eficazmente unha narración ou mensaxe. Implica usar visualizacións de datos, narrativas e contexto para transmitir ideas e achados de forma comprensible e memorable para o público.
En termos máis sinxelos, a narración de datos consiste en usar datos para contar unha historia. Vai máis alá de presentar números e gráficos. Implica elaborar unha narración en torno aos datos, utilizando elementos visuais e técnicas de narración para dar vida aos datos e facelos identificables coa audiencia.
Por exemplo, en lugar de simplemente presentar unha táboa de cifras de vendas, a narración de datos pode implicar a creación dun panel interactivo que permita aos usuarios explorar visualmente as tendencias de vendas.
Podería incluír unha narración que destaque as principais conclusións, explique as razóns detrás das tendencias e suxire recomendacións viables baseadas nos datos.
24. Toma de decisións baseada en datos
A toma de decisións baseada en datos é un proceso de toma de decisións ou accións baseadas na análise e interpretación de datos relevantes. Implica utilizar os datos como base para guiar e apoiar os procesos de toma de decisións en lugar de depender unicamente da intuición ou do xuízo persoal.
En termos máis sinxelos, a toma de decisións baseada en datos significa utilizar feitos e evidencias a partir de datos para informar e orientar as eleccións que tomamos. Implica recoller e analizar datos para comprender patróns, tendencias e relacións e utilizar ese coñecemento para tomar decisións fundamentadas e resolver problemas.
Por exemplo, nun ámbito empresarial, a toma de decisións baseada en datos pode implicar a análise de datos de vendas, comentarios dos clientes e tendencias do mercado para determinar a estratexia de prezos máis eficaz ou identificar áreas para mellorar no desenvolvemento do produto.
Na atención sanitaria, pode implicar analizar os datos do paciente para optimizar os plans de tratamento ou prever os resultados da enfermidade.
25. Lago de datos
Un lago de datos é un repositorio de datos centralizado e escalable que almacena grandes cantidades de datos na súa forma bruta e sen procesar. Está deseñado para albergar unha gran variedade de tipos de datos, formatos e estruturas, como datos estruturados, semiestruturados e non estruturados, sen necesidade de esquemas predefinidos ou transformacións de datos.
Por exemplo, unha empresa pode recoller e almacenar datos de varias fontes, como rexistros de sitios web, transaccións de clientes, fontes de redes sociais e dispositivos IoT, nun lago de datos.
Estes datos pódense empregar para diversos fins, como realizar análises avanzadas, realizar algoritmos de aprendizaxe automática ou explorar patróns e tendencias no comportamento dos clientes.
26. Almacén de datos
Un almacén de datos é un sistema de base de datos especializado que está deseñado especificamente para almacenar, organizar e analizar grandes cantidades de datos de varias fontes. Está estruturado de forma que admita a recuperación de datos eficiente e consultas analíticas complexas.
Serve como un repositorio central que integra datos de diferentes sistemas operativos, como bases de datos transaccionais, sistemas CRM e outras fontes de datos dentro dunha organización.
Os datos transfórmanse, límpanse e cárganse no almacén de datos nun formato estruturado optimizado para fins analíticos.
27. Intelixencia empresarial (BI)
A intelixencia empresarial refírese ao proceso de recompilación, análise e presentación de datos de forma que axude ás empresas a tomar decisións fundamentadas e obter información valiosa. Implica o uso de diversas ferramentas, tecnoloxías e técnicas para transformar datos brutos en información significativa e accionable.
Por exemplo, un sistema de intelixencia empresarial pode analizar os datos de vendas para identificar os produtos máis rendibles, supervisar os niveis de inventario e realizar un seguimento das preferencias dos clientes.
Pode proporcionar información en tempo real sobre indicadores clave de rendemento (KPI) como os ingresos, a adquisición de clientes ou o rendemento do produto, o que permite ás empresas tomar decisións baseadas en datos e tomar as accións adecuadas para mellorar as súas operacións.
As ferramentas de intelixencia empresarial adoitan incluír funcións como visualización de datos, consultas ad hoc e capacidades de exploración de datos. Estas ferramentas permiten aos usuarios, como analistas de empresas ou xestores, para interactuar cos datos, cortalos e xerar informes ou representacións visuais que destaquen ideas e tendencias importantes.
28. Análise predictiva
A análise preditiva é a práctica de utilizar datos e técnicas estatísticas para facer predicións ou predicións informadas sobre eventos ou resultados futuros. Implica analizar datos históricos, identificar patróns e construír modelos para extrapolar e estimar tendencias, comportamentos ou ocorrencias futuras.
Pretende descubrir relacións entre variables e utilizar esa información para facer predicións. Vai máis alá de simplemente describir acontecementos pasados; en cambio, aproveita os datos históricos para comprender e anticipar o que é probable que suceda no futuro.
Por exemplo, no campo das finanzas, a análise preditiva pode utilizarse para facer previsións stock prezos baseados en datos históricos do mercado, indicadores económicos e outros factores relevantes.
No marketing, pódese empregar para predecir o comportamento e as preferencias dos clientes, permitindo publicidade dirixida e campañas de marketing personalizadas.
Na atención sanitaria, a análise preditiva pode axudar a identificar pacientes con alto risco de padecer determinadas enfermidades ou prever a probabilidade de reingreso en función da historia clínica e doutros factores.
29. Analítica prescritiva
A análise prescritiva é a aplicación de datos e análises para determinar as mellores accións posibles a tomar nunha situación ou escenario de toma de decisións en particular.
Vai máis aló do descritivo e análise preditiva non só proporcionando información sobre o que pode ocorrer no futuro, senón tamén recomendar o curso de acción máis óptimo para acadar o resultado desexado.
Combina datos históricos, modelos preditivos e técnicas de optimización para simular diferentes escenarios e avaliar os posibles resultados de varias decisións. Considera múltiples limitacións, obxectivos e factores para xerar recomendacións accionables que maximicen os resultados desexados ou minimicen os riscos.
Por exemplo, en cadea de materiais xestión, a analítica prescritiva pode analizar datos sobre niveis de inventario, capacidades de produción, custos de transporte e demanda dos clientes para determinar o plan de distribución máis eficiente.
Pode recomendar a asignación ideal de recursos, como lugares de almacenamento de inventario ou rutas de transporte, para minimizar os custos e garantir a entrega oportuna.
30. Marketing baseado en datos
O marketing baseado en datos refírese á práctica de usar datos e análises para impulsar estratexias de mercadotecnia, campañas e procesos de toma de decisións.
Implica aproveitar varias fontes de datos para obter información sobre o comportamento, as preferencias e as tendencias dos clientes e utilizar esa información para optimizar os esforzos de mercadotecnia.
Céntrase na recompilación e análise de datos de múltiples puntos de contacto, como interaccións con sitios web, compromiso coas redes sociais, datos demográficos dos clientes, historial de compras e moito máis. Estes datos empréganse entón para crear unha comprensión completa do público obxectivo, as súas preferencias e as súas necesidades.
Ao aproveitar os datos, os comerciantes poden tomar decisións informadas sobre a segmentación dos clientes, a orientación e a personalización.
Poden identificar segmentos de clientes específicos que teñen máis probabilidades de responder positivamente ás campañas de mercadotecnia e adaptar as súas mensaxes e ofertas en consecuencia.
Ademais, o marketing baseado en datos axuda a optimizar as canles de mercadotecnia, a determinar o mix de mercadotecnia máis eficaz e a medir o éxito das iniciativas de mercadotecnia.
Por exemplo, un enfoque de mercadotecnia baseado en datos pode implicar a análise dos datos dos clientes para identificar os patróns de comportamento e preferencias de compra. En base a estes coñecementos, os comerciantes poden crear campañas dirixidas con contido personalizado e ofertas que resoen con segmentos de clientes específicos.
A través da análise e optimización continuas, poden medir a eficacia dos seus esforzos de mercadotecnia e mellorar as estratexias ao longo do tempo.
31. Goberno de datos
O goberno de datos é o marco e o conxunto de prácticas que as organizacións adoptan para garantir a correcta xestión, protección e integridade dos datos ao longo do seu ciclo de vida. Abarca os procesos, políticas e procedementos que rexen como se recollen, almacenan, acceden, usan e comparten os datos dentro dunha organización.
Ten como obxectivo establecer a responsabilidade, a responsabilidade e o control sobre os activos de datos. Asegura que os datos sexan precisos, completos, coherentes e fiables, o que permite ás organizacións tomar decisións fundamentadas, manter a calidade dos datos e cumprir os requisitos regulamentarios.
O goberno de datos implica definir roles e responsabilidades para a xestión de datos, establecer normas e políticas de datos e implementar procesos para supervisar e facer cumprir o cumprimento. Aborda varios aspectos da xestión de datos, incluíndo a privacidade dos datos, a seguridade dos datos, a calidade dos datos, a clasificación e a xestión do ciclo de vida dos datos.
Por exemplo, o goberno de datos pode implicar a implementación de procedementos para garantir que os datos persoais ou sensibles se manexan de acordo coa normativa de privacidade aplicable, como o Regulamento Xeral de Protección de Datos (GDPR).
Tamén pode incluír o establecemento de estándares de calidade de datos e a implementación de procesos de validación de datos para garantir que os datos sexan precisos e fiables.
32. Seguridade dos datos
A seguridade dos datos consiste en manter a nosa valiosa información a salvo de accesos non autorizados ou roubos. Implica tomar medidas para protexer a confidencialidade, integridade e dispoñibilidade dos datos.
Esencialmente, significa garantir que só as persoas adecuadas poden acceder aos nosos datos, que permanecen precisos e inalterados e que estean dispoñibles cando sexa necesario.
Para conseguir a seguridade dos datos utilízanse diversas estratexias e tecnoloxías. Por exemplo, os controis de acceso e os métodos de cifrado axudan a limitar o acceso a persoas ou sistemas autorizados, o que dificulta o acceso de persoas alleas aos nosos datos.
Os sistemas de monitorización, cortalumes e sistemas de detección de intrusos actúan como gardiáns, avisándonos de actividades sospeitosas e evitando o acceso non autorizado.
33. Internet das cousas
A Internet das Cousas (IoT) refírese a unha rede de obxectos físicos ou "cousas" que están conectados a Internet e poden comunicarse entre si. É como unha gran rede de obxectos, dispositivos e máquinas cotiáns que son capaces de compartir información e realizar tarefas interactuando a través de Internet.
En termos sinxelos, IoT implica dar capacidades "intelixentes" a varios obxectos ou dispositivos que tradicionalmente non estaban conectados a internet. Estes obxectos poden incluír electrodomésticos, dispositivos portátiles, termostatos, coches e mesmo maquinaria industrial.
Ao conectar estes obxectos a internet, poden reunir e compartir datos, recibir instrucións e realizar tarefas de forma autónoma ou en resposta ás ordes do usuario.
Por exemplo, un termostato intelixente pode controlar a temperatura, axustar a configuración e enviar informes de consumo de enerxía a unha aplicación de teléfono intelixente. Un rastreador de fitness pode recoller datos sobre as túas actividades físicas e sincronizalos cunha plataforma baseada na nube para analizalos.
34. Árbore de decisión
Unha árbore de decisións é unha representación visual ou diagrama que nos axuda a tomar decisións ou determinar un curso de acción baseado nunha serie de opcións ou condicións.
É como un diagrama de fluxo que nos guía a través dun proceso de toma de decisións considerando diferentes opcións e os seus posibles resultados.
Imaxina que tes un problema ou unha pregunta e necesitas escoller.
Unha árbore de decisións divide a decisión en pasos máis pequenos, comezando cunha pregunta inicial e ramificándose en diferentes respostas ou accións posibles en función das condicións ou criterios de cada paso.
35. Informática cognitiva
A informática cognitiva, en termos sinxelos, refírese a sistemas ou tecnoloxías informáticas que imitan as capacidades cognitivas humanas, como a aprendizaxe, o razoamento, a comprensión e a resolución de problemas.
Implica crear sistemas informáticos que poidan procesar e interpretar a información dun xeito que se asemella ao pensamento humano.
A informática cognitiva ten como obxectivo desenvolver máquinas que poidan comprender e interactuar cos humanos dun xeito máis natural e intelixente. Estes sistemas están deseñados para analizar grandes cantidades de datos, recoñecer patróns, facer predicións e proporcionar información significativa.
Pense na informática cognitiva como un intento de facer que os ordenadores pensen e actúen máis como humanos.
Implica aproveitar tecnoloxías como a intelixencia artificial, a aprendizaxe automática, o procesamento da linguaxe natural e a visión por ordenador para permitir que os ordenadores realicen tarefas que tradicionalmente estaban asociadas coa intelixencia humana.
36. Teoría da aprendizaxe computacional
A Teoría da Aprendizaxe Computacional é unha rama especializada dentro do ámbito da intelixencia artificial que xira en torno ao desenvolvemento e exame de algoritmos deseñados especificamente para aprender a partir de datos.
Este campo explora diversas técnicas e metodoloxías para construír algoritmos que poidan mellorar de forma autónoma o seu rendemento mediante a análise e o procesamento de grandes cantidades de información.
Ao aproveitar o poder dos datos, a Teoría da Aprendizaxe Computacional pretende descubrir patróns, relacións e coñecementos que permiten ás máquinas mellorar as súas capacidades de toma de decisións e realizar tarefas de forma máis eficiente.
O obxectivo final é crear algoritmos que poidan adaptarse, xeneralizar e facer predicións precisas a partir dos datos aos que estiveron expostos, contribuíndo ao avance da intelixencia artificial e as súas aplicacións prácticas.
37. Proba de Turing
A proba de Turing, proposta orixinalmente polo xenial matemático e informático Alan Turing, é un concepto cativante que se emprega para avaliar se unha máquina pode mostrar un comportamento intelixente comparable ou practicamente indistinguible co dun ser humano.
Na proba de Turing, un avaliador humano participa nunha conversación en linguaxe natural tanto cunha máquina como con outro participante humano sen saber cal é a máquina.
O papel do avaliador é discernir que entidade é a máquina só en función das súas respostas. Se a máquina é capaz de convencer ao avaliador de que é a contraparte humana, entón dise que pasou a proba de Turing, demostrando así un nivel de intelixencia que reflicte as capacidades humanas.
Alan Turing propuxo esta proba como un medio para explorar o concepto de intelixencia da máquina e formular a pregunta de se as máquinas poden acadar a cognición a nivel humano.
Ao enmarcar a proba en termos de indistinguibilidade humana, Turing destacou o potencial de que as máquinas exhiban un comportamento tan convincentemente intelixente que resulta difícil diferencialas dos humanos.
A proba de Turing provocou amplas discusións e investigacións nos campos da intelixencia artificial e da ciencia cognitiva. Aínda que pasar a proba de Turing segue sendo un fito significativo, non é a única medida da intelixencia.
Non obstante, a proba serve como un punto de referencia que estimula a reflexión, estimulando os esforzos continuos para desenvolver máquinas capaces de emular a intelixencia e o comportamento humanos e contribuír á exploración máis ampla do que significa ser intelixente.
38. Aprendizaxe de Reforzo
Aprendizaxe de reforzo é un tipo de aprendizaxe que se produce por proba e erro, onde un “axente” (que pode ser un programa informático ou un robot) aprende a realizar tarefas recibindo recompensas polo bo comportamento e afrontando as consecuencias ou castigos por un mal comportamento.
Imaxina un escenario no que o axente está tentando completar unha tarefa específica, como navegar por un labirinto. Ao principio, o axente non sabe o camiño correcto a seguir, polo que proba diferentes accións e explora varias rutas.
Cando elixe unha boa acción que a aproxime ao obxectivo, recibe unha recompensa, como unha "patada nas costas" virtual. Non obstante, se toma unha mala decisión que leva a un camiño sen saída ou a afasta da meta, recibe un castigo ou comentarios negativos.
A través deste proceso de proba e erro, o axente aprende a asociar determinadas accións con resultados positivos ou negativos. Descubrindo gradualmente a mellor secuencia de accións para maximizar as súas recompensas e minimizar os castigos, chegando finalmente a ser máis competente na tarefa.
A aprendizaxe por reforzo inspírase en como os humanos e os animais aprenden ao recibir comentarios do medio.
Ao aplicar este concepto ás máquinas, os investigadores pretenden desenvolver sistemas intelixentes que poidan aprender e adaptarse a diferentes situacións descubrindo de forma autónoma os comportamentos máis eficaces mediante un proceso de reforzo positivo e consecuencias negativas.
39. Extracción de entidades
A extracción de entidades refírese a un proceso no que identificamos e extraemos pezas de información importantes, coñecidas como entidades, dun bloque de texto. Estas entidades poden ser varias cousas como os nomes de persoas, nomes de lugares, nomes de organizacións, etc.
Imaxinemos que tes un parágrafo que describe un artigo de noticias.
A extracción de entidades implicaría analizar o texto e escoller bits específicos que representan entidades distintas. Por exemplo, se o texto menciona o nome dunha persoa como "John Smith", a localización "New York City" ou a organización "OpenAI", estas serían as entidades que pretendemos identificar e extraer.
Ao realizar a extracción de entidades, esencialmente estamos ensinando a un programa informático a recoñecer e illar elementos significativos do texto. Este proceso permítenos organizar e categorizar a información de forma máis eficiente, facilitando a busca, análise e obtención de información a partir de grandes volumes de datos textuais.
En xeral, a extracción de entidades axúdanos a automatizar a tarefa de identificar entidades importantes, como persoas, lugares e organizacións, dentro do texto, simplificando a extracción de información valiosa e mellorando a nosa capacidade de procesar e comprender datos textuais.
40. Anotación Lingüística
A anotación lingüística implica enriquecer o texto con información lingüística adicional para mellorar a nosa comprensión e análise da lingua utilizada. É como engadir etiquetas ou etiquetas útiles a diferentes partes dun texto.
Cando realizamos anotacións lingüísticas, imos máis alá das palabras e frases básicas dun texto e comezamos a etiquetar ou etiquetar elementos específicos. Por exemplo, podemos engadir etiquetas de parte do discurso, que indican a categoría gramatical de cada palabra (como substantivo, verbo, adxectivo, etc.). Isto axúdanos a comprender o papel que xoga cada palabra nunha oración.
Outra forma de anotación lingüística é o recoñecemento de entidades denominadas, onde identificamos e etiquetamos entidades específicas con nome, como nomes de persoas, lugares, organizacións ou datas. Isto permítenos localizar e extraer rapidamente información importante do texto.
Ao anotar o texto destes xeitos, creamos unha representación máis estruturada e organizada da lingua. Isto pode ser inmensamente útil nunha variedade de aplicacións. Por exemplo, axuda a mellorar a precisión dos motores de busca ao comprender a intención detrás das consultas dos usuarios. Tamén axuda na tradución automática, análise de sentimentos, extracción de información e moitas outras tarefas de procesamento da linguaxe natural.
A anotación lingüística serve como unha ferramenta vital para investigadores, lingüistas e desenvolvedores, que lles permite estudar patróns lingüísticos, construír modelos lingüísticos e desenvolver algoritmos sofisticados que poidan analizar e comprender mellor o texto.
41. Hiperparámetro
In aprendizaxe de máquina, un hiperparámetro é como unha configuración ou configuración especial que debemos decidir antes de adestrar un modelo. Non é algo que o modelo poida aprender por si só a partir dos datos; en cambio, temos que determinalo previamente.
Pense nel como un botón ou interruptor que podemos axustar para afinar como o modelo aprende e fai predicións. Estes hiperparámetros rexen varios aspectos do proceso de aprendizaxe, como a complexidade do modelo, a velocidade de adestramento e a compensación entre precisión e xeneralización.
Por exemplo, consideremos unha rede neuronal. Un hiperparámetro importante é o número de capas na rede. Temos que escoller a que profundidade queremos que sexa a rede, e esta decisión afecta á súa capacidade para capturar patróns complexos nos datos.
Outros hiperparámetros comúns inclúen a taxa de aprendizaxe, que determina a rapidez con que o modelo axusta os seus parámetros internos en función dos datos de adestramento, e a forza de regularización, que controla canto penaliza o modelo os patróns complexos para evitar o sobreajuste.
Establecer estes hiperparámetros correctamente é fundamental porque poden afectar significativamente o rendemento e o comportamento do modelo. A miúdo implica un pouco de proba e erro, experimentando con diferentes valores e observando como afectan o rendemento do modelo nun conxunto de datos de validación.
42. Metadatos
Os metadatos refírese a información adicional que proporciona detalles sobre outros datos. É como un conxunto de etiquetas ou etiquetas que nos dan máis contexto ou describen as características dos datos principais.
Cando temos datos, xa sexan un documento, unha fotografía, un vídeo ou calquera outro tipo de información, os metadatos axúdannos a comprender aspectos importantes deses datos.
Por exemplo, nun documento, os metadatos poden incluír detalles como o nome do autor, a data de creación ou o formato do ficheiro. No caso dunha fotografía, os metadatos poden indicarnos a localización onde foi tomada, a configuración da cámara utilizada ou mesmo a data e a hora na que foi capturada.
Os metadatos axúdanos a organizar, buscar e interpretar os datos de forma máis eficaz. Engadindo estas pezas de información descritivas, podemos atopar rapidamente ficheiros específicos ou comprender a súa orixe, propósito ou contexto sen ter que explorar todo o contido.
43. Redución da dimensionalidade
A redución de dimensionalidade é unha técnica utilizada para simplificar un conxunto de datos reducindo o número de características ou variables que contén. É como condensar ou resumir a información nun conxunto de datos para facelo máis manexable e máis fácil de traballar.
Imaxina que tes un conxunto de datos con numerosas columnas ou atributos que representan diferentes características dos puntos de datos. Cada columna aumenta a complexidade e os requisitos computacionais dos algoritmos de aprendizaxe automática.
Nalgúns casos, ter un número elevado de dimensións pode resultar difícil atopar patróns ou relacións significativos nos datos.
A redución da dimensionalidade axuda a resolver este problema transformando o conxunto de datos nunha representación de dimensións inferiores conservando a maior cantidade de información relevante posible. Pretende captar os aspectos ou variacións máis importantes dos datos ao tempo que se descartan dimensións redundantes ou menos informativas.
44. Clasificación de textos
A clasificación de textos é un proceso que implica asignar etiquetas ou categorías específicas a bloques de texto en función do seu contido ou significado. É como ordenar ou organizar a información textual en diferentes grupos ou clases para facilitar a análise ou a toma de decisións.
Consideremos un exemplo de clasificación de correo electrónico. Neste escenario, queremos determinar se un correo electrónico entrante é spam ou non (tamén coñecido como xamón). Clasificación de textos algoritmos analizan o contido do correo electrónico e atribúenlle unha etiqueta en consecuencia.
Se o algoritmo determina que o correo electrónico presenta características comúnmente asociadas ao correo lixo, asigna a etiqueta "spam". Pola contra, se o correo electrónico parece lexítimo e non é spam, asigna a etiqueta "non spam" ou "xamón".
A clasificación de texto atopa aplicacións en varios dominios ademais do filtrado de correo electrónico. Utilízase na análise de sentimentos para determinar o sentimento expresado nas opinións dos clientes (positivo, negativo ou neutro).
Os artigos de noticias pódense clasificar en diferentes temas ou categorías como deportes, política, entretemento e moito máis. Os rexistros de chat de atención ao cliente pódense clasificar en función da intención ou do problema que se está a tratar.
45. IA débil
A IA débil, tamén coñecida como IA estreita, refírese a sistemas de intelixencia artificial deseñados e programados para realizar tarefas ou funcións específicas. A diferenza da intelixencia humana, que abarca unha ampla gama de habilidades cognitivas, a IA débil está limitada a un dominio ou tarefa en particular.
Pense na IA débil como software ou máquinas especializadas que destacan na realización de traballos específicos. Por exemplo, pódese crear un programa de IA para xogar ao xadrez para analizar situacións de xogo, elaborar estratexias de movementos e competir contra xogadores humanos.
Outro exemplo é un sistema de recoñecemento de imaxes que permite identificar obxectos en fotografías ou vídeos.
Estes sistemas de IA están adestrados e optimizados para destacar nas súas áreas específicas de especialización. Confían en algoritmos, datos e regras predefinidas para realizar as súas tarefas de forma eficaz.
Non obstante, non posúen unha intelixencia xeral que lles permita comprender ou realizar tarefas fóra do seu dominio designado.
46. IA forte
A IA forte, tamén coñecida como IA xeral ou intelixencia xeral artificial (AGI), refírese a unha forma de intelixencia artificial que posúe a capacidade de comprender, aprender e realizar calquera tarefa intelectual que poida un ser humano.
A diferenza da IA débil, que está deseñada para tarefas específicas, a IA forte ten como obxectivo replicar a intelixencia humana e as habilidades cognitivas. Esfórzase por crear máquinas ou software que non só destaquen en tarefas especializadas, senón que tamén posúan unha comprensión e adaptabilidade máis amplas para afrontar unha ampla gama de desafíos intelectuais.
O obxectivo dunha IA forte é desenvolver sistemas que poidan razoar, comprender información complexa, aprender da experiencia, participar en conversas en linguaxe natural, mostrar creatividade e mostrar outras calidades asociadas á intelixencia humana.
En esencia, aspira a crear sistemas de IA que poidan simular ou replicar o pensamento a nivel humano e a resolución de problemas en múltiples dominios.
47. Encadeamento cara adiante
O encadeamento directo é un método de razoamento ou lóxica que parte dos datos dispoñibles e utilízaos para facer inferencias e sacar novas conclusións. É como conectar os puntos usando a información dispoñible para avanzar e obter información adicional.
Imaxina que tes un conxunto de regras ou feitos e queres obter nova información ou chegar a conclusións concretas en función delas. O encadeamento cara adiante funciona examinando os datos iniciais e aplicando regras lóxicas para xerar feitos ou conclusións adicionais.
Para simplificar, consideremos un escenario sinxelo para determinar o que vestir en función das condicións meteorolóxicas. Tes unha regra que di: "Se chove, trae un paraugas" e outra que di "Se fai frío, usa unha chaqueta". Agora, se observas que realmente está chovendo, podes usar o encadeamento cara adiante para deducir que debes levar un paraugas.
48. Encadeamento cara atrás
O encadeamento cara atrás é un método de razoamento que comeza cunha conclusión ou obxectivo desexado e funciona cara atrás para determinar os datos ou feitos necesarios para apoiar esa conclusión. É como seguir os teus pasos desde o resultado desexado ata a información inicial necesaria para logralo.
Para entender o encadeamento cara atrás, consideremos un exemplo sinxelo. Supoña que queres determinar se é adecuado para ir a nadar. A conclusión desexada é se a natación é adecuada ou non en función de determinadas condicións.
En lugar de comezar coas condicións, o encadeamento cara atrás comeza coa conclusión e funciona cara atrás para atopar os datos de apoio.
Neste caso, o encadeamento cara atrás implicaría facer preguntas como "O clima é cálido?" Se a resposta é si, preguntaríase: "Hai unha piscina dispoñible?" Se a resposta é afirmativa de novo, farías outras preguntas como: "Hai tempo suficiente para nadar?"
Respondendo iterativamente a estas preguntas e traballando ao revés, pode determinar as condicións necesarias que deben cumprirse para apoiar a conclusión de ir a nadar.
49. Heurística
Unha heurística, en termos sinxelos, é unha regra ou estratexia práctica que nos axuda a tomar decisións ou resolver problemas, xeralmente en función das nosas experiencias pasadas ou intuición. É como un atallo mental que nos permite atopar rapidamente unha solución razoable sen pasar por un proceso longo ou exhaustivo.
Cando se enfrontan a situacións ou tarefas complexas, as heurísticas serven como principios reitores ou "regras de ouro" que simplifican a toma de decisións. Ofrécennos pautas ou estratexias xerais que adoitan resultar eficaces en determinadas situacións, aínda que non garanten a solución óptima.
Por exemplo, consideremos unha heurística para atopar un lugar de aparcamento nunha zona ateigada. En lugar de analizar meticulosamente todos os lugares dispoñibles, podes confiar na heurística de buscar coches estacionados cos motores en marcha.
Esta heurística supón que estes coches están a piques de saír, o que aumenta as posibilidades de atopar un lugar dispoñible.
50. Modelado da linguaxe natural
O modelado da linguaxe natural, en termos sinxelos, é o proceso de adestramento de modelos informáticos para comprender e xerar a linguaxe humana dun xeito similar á forma en que os humanos se comunican. Implica ensinarlle aos ordenadores a procesar, interpretar e xerar texto dun xeito natural e significativo.
O obxectivo do modelado da linguaxe natural é permitir que os ordenadores comprendan e xeren a linguaxe humana dun xeito fluido, coherente e contextualmente relevante.
Implica adestrar modelos sobre grandes cantidades de datos textuais, como libros, artigos ou conversas, para aprender os patróns, estruturas e semántica da linguaxe.
Unha vez adestrados, estes modelos poden realizar varias tarefas relacionadas co idioma, como tradución de idiomas, resumo de texto, resposta a preguntas, interaccións de chatbots e moito máis.
Poden comprender o significado e o contexto das frases, extraer información relevante e xerar un texto gramaticalmente correcto e coherente.
Deixe unha resposta