Términos del glosario

¿Qué es Mapas auto-organizados – MSOM? Los Mapas Auto-organizados (SOM, por sus siglas en inglés de «Self-Organizing Maps») son una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning. El algoritmo SOM se basa en la idea de que los datos de entrada se organizan en un mapa topológico bidimensional, en el que los puntos cercanos en el mapa representan patrones similares en los datos de entrada. Durante el entrenamiento del modelo SOM, los datos se presentan al mapa, y los pesos de los nodos se ajustan de acuerdo con los patrones en los datos de entrada. Los mapas auto-organizados son útiles para la visualización de datos multidimensionales y la detección de patrones en grandes conjuntos de datos. También se utilizan en la reducción de la dimensionalidad, que es el proceso de representar datos complejos en un espacio de menor dimensión, lo que facilita el análisis y la visualización de los datos. Los mapas autoorganizados se diferencian de otras redes neuronales artificiales porque aplican un aprendizaje competitivo en contraposición al aprendizaje de corrección de errores. SOM utiliza una función de vecindad para preservar las propiedades topológicas del espacio de entrada. Los mapas auto-organizados han encontrado aplicaciones en una variedad de áreas, incluyendo el procesamiento de imágenes y señales, la clasificación de documentos, la identificación de genes, el análisis de datos de sensores y la exploración de grandes conjuntos de datos.

¿Qué es Máquinas de memoria limitada? Las máquinas de memoria limitada son modelos de aprendizaje automático que utilizan una memoria externa para almacenar información relevante durante el proceso de aprendizaje. Estos modelos se utilizan para resolver problemas de aprendizaje de secuencias en los que se requiere mantener una memoria a largo plazo de las entradas anteriores. La memoria externa en las máquinas de memoria limitada puede ser un vector, una matriz o una memoria de acceso aleatorio (RAM). La memoria se lee y se escribe mediante una atención selectiva, lo que permite al modelo enfocarse en partes relevantes de la memoria durante la predicción. Las máquinas de memoria limitada se utilizan en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, como la traducción automática y la generación de texto, así como en tareas de predicción de series temporales, como el pronóstico del mercado de valores. Un ejemplo popular de máquina de memoria limitada es la red neuronal transformadora (Transformer), que se ha utilizado con éxito en una amplia variedad de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.

¿Qué es Máquinas de vectores de soporte – SVM? Las máquinas de soporte vectorial (SVM, por sus siglas en inglés) son un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para la clasificación y regresión en problemas de Machine Learning. La idea detrás de las SVM es encontrar un hiperplano que separe de manera óptima las diferentes clases de datos. En el caso de la clasificación binaria, el hiperplano divide el espacio en dos regiones, una para cada clase. En el caso de la regresión, se busca un hiperplano que se ajuste lo mejor posible a los datos. Para encontrar el hiperplano óptimo, las SVM buscan maximizar la distancia entre los puntos más cercanos de cada clase (llamados vectores de soporte), lo que se conoce como máximo margen. En caso de que los datos no sean linealmente separables, se utilizan técnicas de kernel para transformar el espacio de características en uno de mayor dimensionalidad donde sí puedan ser separables. Las SVM son ampliamente utilizadas en la clasificación de datos en áreas como la biología, finanzas y marketing, así como en la detección de fraudes, reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

¿Qué es Máquinas reactivas? Las máquinas reactivas son modelos de inteligencia artificial que interactúan continuamente con su entorno, sin mantener una representación interna del mismo. Estos modelos se basan en reglas y heurísticas para tomar decisiones en tiempo real y ajustarse a las condiciones cambiantes del entorno. Las máquinas reactivas son particularmente útiles en aplicaciones en tiempo real, como los sistemas de control de robots y los sistemas de navegación autónoma, ya que pueden tomar decisiones rápidas y precisas sin necesidad de procesar grandes cantidades de datos o mantener una memoria a largo plazo. Sin embargo, las máquinas reactivas tienen limitaciones en su capacidad para aprender de la experiencia y adaptarse a situaciones nuevas y desconocidas. Por lo tanto, se utilizan en combinación con otros enfoques de aprendizaje automático, como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje supervisado, para mejorar su capacidad de adaptación y toma de decisiones.

¿Qué es Mashup? Un mashup es un término utilizado en el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning para referirse a la combinación de dos o más fuentes de datos o servicios web para crear una nueva aplicación o servicio. Los mashups permiten combinar información de diferentes fuentes, como por ejemplo redes sociales, bases de datos, sistemas de mapas y servicios de noticias, para crear una nueva aplicación que brinde un valor agregado a los usuarios. En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, los mashups pueden utilizarse para combinar conjuntos de datos de diferentes fuentes y utilizarlos como entrada para algoritmos de aprendizaje automático. Por ejemplo, un mashup podría combinar datos de sensores de temperatura y humedad con datos meteorológicos para crear un modelo de predicción del clima. Los mashups son una forma poderosa de crear soluciones personalizadas y adaptadas a las necesidades específicas de los usuarios y las empresas, ya que permiten la integración de diversos servicios y recursos de manera flexible y rápida. Además, los mashups pueden ser utilizados en diferentes ámbitos, como la educación, el comercio electrónico, la salud, la seguridad, entre otros. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la combinación de diferentes fuentes de datos también puede presentar desafíos en términos de seguridad, privacidad y calidad de los datos. Es necesario implementar medidas adecuadas para garantizar la protección y el buen uso de la información obtenida a través de los mashups.

¿Qué es Matriz de confusión? Una matriz de confusión es una tabla que se utiliza en el contexto del aprendizaje supervisado en inteligencia artificial y machine learning para evaluar el desempeño de un modelo de clasificación. Esta matriz compara las etiquetas reales de los datos de prueba con las etiquetas predichas por el modelo y muestra cuántos datos se clasificaron correctamente y cuántos se clasificaron incorrectamente. La matriz de confusión generalmente tiene cuatro entradas, que son: verdaderos positivos (TP), falsos positivos (FP), verdaderos negativos (TN) y falsos negativos (FN). Los verdaderos positivos representan los casos en que el modelo predijo correctamente la presencia de una clase específica, los falsos positivos representan los casos en que el modelo predijo incorrectamente la presencia de una clase específica, los verdaderos negativos representan los casos en que el modelo predijo correctamente la ausencia de una clase específica y los falsos negativos representan los casos en que el modelo predijo incorrectamente la ausencia de una clase específica. La matriz de confusión es una herramienta útil para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación y ajustar sus parámetros para mejorar su precisión. Además, se pueden calcular varias métricas de evaluación, como la precisión, el recall, la F1-score y la tasa de error, a partir de la información proporcionada por la matriz de confusión.

¿Qué es Metaheurísticas? Las metaheurísticas son técnicas de optimización de búsqueda basadas en algoritmos heurísticos que se utilizan para resolver problemas complejos en los que el espacio de búsqueda es muy grande o desconocido. Las metaheurísticas son algoritmos de propósito general que no están diseñados para un problema específico, sino que se pueden adaptar a una amplia variedad de problemas de optimización en diferentes campos, como la inteligencia artificial, la ingeniería, la economía, la biología y muchos otros. Las metaheurísticas son algoritmos que se basan en la exploración iterativa del espacio de soluciones, utilizando estrategias para moverse de forma inteligente por el espacio de búsqueda y para escapar de los óptimos locales. Algunas de las metaheurísticas más conocidas son el algoritmo genético, el algoritmo de colonia de hormigas, el recocido simulado, el enjambre de partículas y la optimización por búsqueda tabú. Las metaheurísticas se utilizan en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la optimización de hiperparámetros, la selección de características y la optimización de redes neuronales, entre otras tareas.

¿Qué es Métricas de error utilizadas en modelización? En el contexto de la modelización en inteligencia artificial y machine learning, las métricas de error son medidas utilizadas para evaluar la calidad de los modelos predictivos y de clasificación. Estas métricas permiten cuantificar la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales, lo que permite comparar el rendimiento de diferentes modelos y seleccionar el mejor modelo para una tarea específica. Algunas de las métricas de error más comunes utilizadas en modelización son las siguientes: Estas métricas de error son herramientas valiosas para evaluar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial y machine learning y ajustar sus parámetros para mejorar su precisión y generalización. En los documentos enlazados se describen algunos de los cálculos de errores más importantes utilizados en los problemas de predicción y clasificación.

¿Qué es Minería de textos? La minería de textos, también conocida como análisis de texto o procesamiento de lenguaje natural, es una rama de la inteligencia artificial y el machine learning que se enfoca en extraer información útil y conocimientos a partir de textos escritos en lenguaje natural. Esta técnica utiliza algoritmos y herramientas computacionales para analizar grandes cantidades de datos textuales, identificar patrones y tendencias, y convertir el texto en datos estructurados que se pueden analizar. La minería de textos se aplica en una amplia variedad de áreas, como la detección de sentimientos en redes sociales, la identificación de temas y tendencias en noticias y blogs, la categorización automática de documentos, la extracción de información de documentos médicos, entre otras. Algunas técnicas comunes utilizadas en la minería de textos incluyen el análisis de frecuencia de palabras, la extracción de características, la clasificación de texto, la agrupación de documentos y la detección de entidades. La minería de textos es una herramienta poderosa para aprovechar la gran cantidad de información textual disponible en la actualidad y generar conocimientos valiosos que se pueden utilizar en diferentes campos, como la toma de decisiones, la investigación de mercado, la automatización de procesos y la mejora de la experiencia del usuario.