Términos del glosario

¿Qué es Evolución de sistemas inteligentes? La evolución de sistemas inteligentes se refiere al proceso de mejora continua y adaptación de sistemas inteligentes a lo largo del tiempo, a medida que se enfrentan a nuevos desafíos y se acumula más experiencia y conocimiento. En inteligencia artificial y machine learning, los sistemas inteligentes evolucionan a través de la retroalimentación constante que reciben a través de la interacción con el mundo real y la retroalimentación de los usuarios. Esto permite a los sistemas adaptarse a diferentes entornos y situaciones, y mejorar su rendimiento y precisión en la realización de tareas específicas. La evolución de sistemas inteligentes también implica la mejora de los algoritmos y modelos utilizados en los sistemas, así como la incorporación de nuevas técnicas y tecnologías que permiten el procesamiento más rápido y preciso de grandes volúmenes de datos. En resumen, la evolución de sistemas inteligentes es el proceso de mejora continua y adaptación de sistemas inteligentes a medida que se enfrentan a nuevos desafíos y se acumula más experiencia y conocimiento. Es una parte fundamental del desarrollo de la inteligencia artificial y el machine learning, ya que permite la creación de sistemas más eficientes y precisos para realizar tareas específicas.

¿Qué es Explicabilidad? La explicabilidad se refiere a la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para ser entendido y explicado de manera clara y comprensible por los humanos. La explicabilidad es importante porque muchos modelos de aprendizaje automático son muy complejos y difíciles de interpretar, lo que puede dificultar la comprensión de cómo se llega a las decisiones o predicciones que se hacen. La explicabilidad es particularmente importante en aplicaciones críticas en las que es necesario comprender cómo se toman las decisiones, como la detección de fraudes o la toma de decisiones médicas. Los modelos de aprendizaje automático que son altamente explicables permiten a los expertos en la materia comprender cómo se toman las decisiones y explicarlas a los demás de una manera comprensible. Existen varias técnicas para aumentar la explicabilidad de los modelos de aprendizaje automático, como la visualización de datos, la simplificación de los modelos, la identificación de características importantes y la interpretación de las decisiones tomadas por el modelo. Además, la explicabilidad también se puede mejorar mediante el uso de modelos de aprendizaje automático que son intrínsecamente más explicables, como los modelos basados en reglas y los modelos lineales.

¿Qué es Filtrado colaborativo? El «Filtrado colaborativo» (también conocidocomo «Recomendación basada en la comunidad» o «Recomendación basada en usuarios”) es una técnica de recomendación de productos que se basa en el comportamiento de compra de clientes similares. En lugar de analizar los componentes o atributos de un producto, el filtrado colaborativo utiliza la información de historial de compra de clientes para encontrar patrones y similitudes en sus preferencias. El proceso de filtrado colaborativo se divide en dos etapas: la fase de entrenamiento y la fase de predicción. Durante la fase de entrenamiento, se utiliza un conjunto de datos de historial de compra de clientes para construir un modelo de recomendación personalizado. El modelo utiliza técnicas de aprendizaje automático y minería de datos para identificar patrones en el comportamiento de compra de clientes similares y construir una matriz de similitud que refleja la similitud entre los clientes. Durante la fase de predicción, el modelo se utiliza para hacer recomendaciones personalizadas a los clientes en función de sus historiales de compra anteriores. El modelo analiza la matriz de similitud y las compras anteriores de un cliente para determinar qué productos pueden ser de interés para él. El filtrado colaborativo es ampliamente utilizado en aplicaciones de comercio electrónico, streaming de video y música, y en sistemas de recomendación en general. El enfoque es efectivo porque se basa en el comportamiento real de los clientes y no requiere información detallada sobre los productos en sí.

¿Qué es Fintech? Fintech es el término que se utiliza para describir a las empresas que utilizan la tecnología para ofrecer servicios financieros innovadores y automatizados. El término es una combinación de las palabras «finanzas» y «tecnología». Las empresas fintech utilizan tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el análisis de datos y la automatización para ofrecer servicios financieros más rápidos, eficientes y accesibles. Las empresas fintech ofrecen una amplia variedad de servicios financieros, que incluyen pagos móviles, préstamos personales, banca en línea, gestión de inversiones, seguros y criptomonedas, entre otros. Los servicios fintech a menudo se ofrecen a través de aplicaciones móviles y plataformas en línea que son fáciles de usar y están diseñadas para ser accesibles a una amplia variedad de usuarios. El uso de la tecnología en los servicios financieros puede mejorar significativamente la eficiencia, reducir los costos y mejorar la experiencia del usuario. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ser utilizados para analizar grandes cantidades de datos financieros y hacer predicciones precisas, lo que puede ayudar a los inversores a tomar decisiones informadas y a las empresas a gestionar sus riesgos de manera más efectiva.

¿Qué es Función de base radial – FBR? La función de base radial (RBF, por sus siglas en inglés) es una técnica utilizada en inteligencia artificial y machine learning para aproximar funciones y resolver problemas de clasificación y regresión. La FBR se basa en una función de núcleo que mide la similitud entre dos puntos en un espacio de características. La FBR se utiliza a menudo en problemas de clasificación no lineales y en la interpolación de datos. La técnica se basa en el concepto de que las funciones pueden ser aproximadas por combinaciones lineales de funciones de base radial centradas en los datos de entrenamiento. En la FBR, la función de núcleo define la influencia relativa de cada punto de entrenamiento en la aproximación de la función. Los puntos de entrenamiento más cercanos al punto de prueba tienen una influencia mayor en la función aproximada. La FBR se utiliza a menudo en conjunto con el algoritmo de descenso del gradiente para optimizar los parámetros de la función de núcleo. También se utiliza en problemas de clustering y en la detección de outliers.

¿Qué es Generación de textos? La generación de textos se refiere a la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial y machine learning para producir texto automáticamente. Estos sistemas pueden utilizar modelos de lenguaje y algoritmos avanzados para generar textos que sean coherentes, legibles y relevantes para una tarea determinada. La generación de textos se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales, resúmenes de noticias, traducción automática, generación de descripciones de productos, generación de contenido web y más. También se utiliza en tareas de investigación, como la generación de resúmenes de artículos científicos y la síntesis de información. Los sistemas de generación de texto pueden basarse en diferentes enfoques, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Además, pueden utilizar diferentes técnicas de procesamiento del lenguaje natural, como el análisis semántico y la generación de lenguaje natural.

¿Qué es Generalización? La generalización se refiere a la capacidad de un modelo de inteligencia artificial o machine learning de aplicar su aprendizaje a nuevas situaciones o datos que no se encuentran en su conjunto de entrenamiento original. En otras palabras, la generalización implica que un modelo es capaz de aprender patrones y características generales de un conjunto de datos y aplicar ese conocimiento a nuevos datos. La generalización es un aspecto fundamental del aprendizaje automático, ya que el objetivo de entrenar un modelo es que pueda hacer predicciones precisas en datos que nunca ha visto antes. Si un modelo solo es capaz de realizar predicciones precisas en los datos utilizados para entrenarlo, se dice que ha sobreajustado o memorizado el conjunto de entrenamiento. La capacidad de generalización de un modelo se puede mejorar mediante diversas técnicas, como la regularización, la validación cruzada, la selección de características y la recopilación de más datos de entrenamiento. En general, cuanto más amplio y diverso sea el conjunto de datos de entrenamiento, mejor será la capacidad de generalización del modelo.

¿Qué es Generative Pre-trained Transformer (GPT)? Generative Pre-trained Transformer (GPT) es una arquitectura de red neuronal profunda que se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación de texto. Fue desarrollada por OpenAI y utiliza una técnica de aprendizaje automático conocida como «transformer», que se basa en la atención y el procesamiento paralelo. La versión más reciente de la arquitectura, GPT-3, es uno de los modelos de lenguaje natural más grandes y avanzados disponibles, con 175 mil millones de parámetros. GPT-3 se entrena en un corpus de texto masivo para aprender la estructura del lenguaje y la relación entre las palabras y las oraciones. Una vez entrenado, el modelo puede ser utilizado para completar oraciones, traducir idiomas, responder preguntas y generar textos. GPT-3 también es capaz de realizar tareas más complejas, como la redacción de artículos, la creación de historias y la generación de código. A diferencia de los modelos tradicionales de NLP, GPT-3 no requiere una tarea específica para ser entrenado, sino que puede ser utilizado para una variedad de tareas de generación de texto.

¿Qué es Gestión del rendimiento empresarial (BPM)? La gestión del rendimiento empresarial (BPM, por sus siglas en inglés de Business Performance Management) es una metodología que se utiliza para medir y mejorar el rendimiento de una empresa en términos financieros, operativos y estratégicos. La BPM utiliza tecnologías de inteligencia empresarial y análisis de datos para recopilar y analizar información de diversas áreas de la empresa, incluyendo finanzas, ventas, marketing, recursos humanos y operaciones. La BPM se centra en la definición de objetivos y en la alineación de la estrategia de la empresa con la gestión de su rendimiento. La metodología se divide en varios procesos, incluyendo la definición de objetivos y estrategias, la recopilación y análisis de datos, el seguimiento y la evaluación del rendimiento y la implementación de medidas para mejorar el rendimiento. La inteligencia artificial y el machine learning se están convirtiendo en herramientas cada vez más importantes en la BPM, ya que permiten analizar grandes cantidades de datos y generar insights valiosos para la toma de decisiones empresariales. Los modelos de inteligencia artificial también pueden ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos, lo que puede ser útil para detectar problemas de rendimiento y oportunidades de mejora.