Términos del glosario

¿Qué es Clustering? En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, el clustering o agrupamiento se refiere a una técnica de análisis de datos no supervisada en la que un conjunto de objetos o datos se divide en grupos o clusters según su similitud. El objetivo del clustering es encontrar patrones en los datos y agruparlos de manera que los objetos dentro de un mismo cluster sean similares entre sí y diferentes a los objetos en otros clusters. Los algoritmos de clustering pueden ser utilizados para diferentes propósitos, como la segmentación de clientes en marketing, la identificación de grupos de pacientes con características similares en la medicina, la clasificación de documentos en el procesamiento de lenguaje natural, entre otros. Los métodos de clustering más comunes son el k-means, el hierarchical clustering y el density-based clustering. Es importante destacar que el clustering es una técnica exploratoria y no se sabe de antemano el número óptimo de clusters que deben formarse, por lo que se requiere un análisis adicional para evaluar la calidad de los clusters y seleccionar el mejor modelo.

¿Qué es Comprensión del lenguaje natural – NLU? La comprensión del lenguaje natural (NLU, por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la comprensión y análisis del lenguaje humano. La NLU se refiere a la capacidad de las máquinas para entender y procesar el lenguaje natural, es decir, el lenguaje que utilizamos en nuestra comunicación diaria, incluyendo la comprensión del significado y la intención detrás de las palabras y frases. Tiene que lidiar con inconvenientes como palabras intercambiadas, coloquialismos, contradicciones o faltas de ortografía para entender el mensaje que se está transmitiendo. La NLU se utiliza en una variedad de aplicaciones, como chatbots, sistemas de atención al cliente, asistentes virtuales, análisis de sentimiento, traducción automática, entre otros. Los algoritmos de NLU utilizan técnicas de procesamiento de lenguaje natural, que involucran la descomposición del lenguaje en sus componentes básicos, como palabras, frases y oraciones, y la identificación de patrones y reglas gramaticales. Los sistemas de NLU pueden ser entrenados con grandes cantidades de datos lingüísticos para mejorar su capacidad de comprensión y precisión. Algunos de los enfoques más comunes utilizados en la NLU incluyen el análisis sintáctico, el análisis semántico, la desambiguación de palabras y la identificación de entidades.

¿Qué es Computación en la nube? La computación en la nube es un modelo de entrega de servicios de tecnología de la información (TI) a través de internet. En lugar de tener los recursos de TI (como servidores, almacenamiento, bases de datos y software) en las instalaciones de una organización, estos recursos se proporcionan como un servicio en línea a través de la nube. La computación en la nube permite a las organizaciones acceder a los recursos de TI de forma flexible y escalable, sin tener que preocuparse por la administración y mantenimiento de la infraestructura subyacente. Los proveedores de servicios de la nube, como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform, ofrecen diferentes tipos de servicios en la nube, como infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS). La computación en la nube se utiliza ampliamente en la inteligencia artificial y el machine learning, ya que estos campos requieren una gran cantidad de recursos de procesamiento y almacenamiento. Los servicios en la nube permiten a los investigadores y desarrolladores acceder a la potencia de procesamiento y almacenamiento necesaria para ejecutar algoritmos de machine learning y entrenar modelos de inteligencia artificial. Además, la computación en la nube permite la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning a gran escala, lo que facilita la entrega de soluciones basadas en la nube a un público amplio.

¿Qué es Computación en malla? La computación en malla (mesh computing en inglés) es un modelo de arquitectura de sistemas distribuidos en el que los dispositivos de red (como servidores, ordenadores, dispositivos móviles, sensores y otros dispositivos conectados a Internet) colaboran para ofrecer servicios y aplicaciones de manera escalable y eficiente. En la computación en malla, cada dispositivo actúa como un nodo de la red y puede comunicarse directamente con otros nodos en la red, lo que permite la creación de redes ad hoc o redes sin infraestructura centralizada. Los nodos de la red pueden colaborar para realizar tareas complejas de procesamiento y almacenamiento de datos, lo que permite un mayor aprovechamiento de los recursos disponibles en la red. La computación en malla es importante en la inteligencia artificial y el machine learning, ya que permite la creación de redes de dispositivos conectados que pueden trabajar juntos para procesar grandes volúmenes de datos y ejecutar algoritmos de machine learning en tiempo real. Además, la computación en malla es especialmente útil en aplicaciones de inteligencia artificial que requieren una latencia baja, como la detección de objetos en tiempo real y el reconocimiento de voz y lenguaje natural.

¿Qué es Computación en malla? La computación en malla (mesh computing en inglés) es un modelo de arquitectura de sistemas distribuidos en el que los dispositivos de red (como servidores, ordenadores, dispositivos móviles, sensores y otros dispositivos conectados a Internet) colaboran para ofrecer servicios y aplicaciones de manera escalable y eficiente. En la computación en malla, cada dispositivo actúa como un nodo de la red y puede comunicarse directamente con otros nodos en la red, lo que permite la creación de redes ad hoc o redes sin infraestructura centralizada. Los nodos de la red pueden colaborar para realizar tareas complejas de procesamiento y almacenamiento de datos, lo que permite un mayor aprovechamiento de los recursos disponibles en la red. La computación en malla es importante en la inteligencia artificial y el machine learning, ya que permite la creación de redes de dispositivos conectados que pueden trabajar juntos para procesar grandes volúmenes de datos y ejecutar algoritmos de machine learning en tiempo real. Además, la computación en malla es especialmente útil en aplicaciones de inteligencia artificial que requieren una latencia baja, como la detección de objetos en tiempo real y el reconocimiento de voz y lenguaje natural.

¿Qué es Conjunto de entrenamiento (CE)? El conjunto de entrenamiento (CE), en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un conjunto de datos que se utiliza para entrenar un modelo o algoritmo de aprendizaje automático. El conjunto de entrenamiento se compone de un conjunto de ejemplos etiquetados, donde cada ejemplo incluye características (también conocidas como variables independientes o predictores) y una etiqueta (también conocida como variable dependiente o objetivo). El modelo de aprendizaje automático utiliza el conjunto de entrenamiento para aprender a relacionar las características de entrada con las etiquetas de salida, de modo que pueda generalizar para predecir etiquetas de salida para nuevos ejemplos. El conjunto de entrenamiento es un componente crítico del proceso de aprendizaje automático, ya que la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento influyen en la precisión del modelo resultante.

¿Qué es Conjunto de prueba (CP)? El conjunto de prueba (CP), en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un conjunto separado de datos que se utiliza para evaluar la precisión y el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático entrenado. El conjunto de prueba consta de un conjunto de ejemplos etiquetados similares al conjunto de entrenamiento, pero que el modelo no ha visto antes durante su proceso de entrenamiento. El modelo de aprendizaje automático utiliza el conjunto de prueba para evaluar su capacidad para generalizar y predecir con precisión etiquetas de salida para nuevos ejemplos. La evaluación del modelo en el conjunto de prueba ayuda a determinar si el modelo está sobreajustando o subajustando los datos de entrenamiento. El sobreajuste ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no se generaliza bien a nuevos datos, mientras que el subajuste ocurre cuando el modelo no se ajusta lo suficiente a los datos de entrenamiento y no puede predecir con precisión los datos de prueba. Es importante tener un conjunto de prueba independiente para evaluar el rendimiento del modelo, ya que utilizar el conjunto de entrenamiento para la evaluación puede llevar a una evaluación optimista de la precisión del modelo.

¿Qué es Conjunto de validación? El conjunto de validación en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un conjunto de datos independiente utilizado para evaluar la capacidad de un modelo entrenado para generalizar a datos no vistos anteriormente. A diferencia del conjunto de prueba, el conjunto nuevo o de validación no se utiliza para ajustar los hiperparámetros del modelo, sino que se utiliza para evaluar su rendimiento final después de que se han seleccionado los hiperparámetros óptimos. Por lo tanto, el conjunto nuevo o de validación se utiliza para evitar el sobreajuste de los datos de prueba y para obtener una evaluación más realista de la capacidad del modelo para generalizar. El conjunto nuevo o de validación se utiliza para seleccionar entre modelos alternativos y para ajustar los parámetros finales del modelo antes de su despliegue en producción. La elección del conjunto nuevo o de validación y su tamaño adecuado son críticos para la evaluación del modelo, ya que deben representar los datos que el modelo se encontrará en producción. Es importante destacar que el conjunto nuevo o de validación también debe ser independiente del conjunto de entrenamiento y del conjunto de prueba para garantizar que el modelo no haya visto previamente los datos de validación durante su entrenamiento o evaluación previa.

¿Qué es Customer Relationship Management (CRM)? CRM es la abreviatura de Customer Relationship Management, que en español significa Gestión de Relaciones con Clientes. Es un término utilizado en negocios y se refiere a un enfoque estratégico que las empresas utilizan para administrar y analizar las interacciones y relaciones con sus clientes. En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, CRM se puede utilizar para mejorar la experiencia del cliente mediante el análisis de datos de interacción con los clientes y la personalización de las interacciones para adaptarse a las necesidades y preferencias de los clientes. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas a identificar patrones en el comportamiento del cliente y a predecir las necesidades y deseos futuros de los clientes, lo que puede mejorar la eficiencia de las interacciones y aumentar la satisfacción del cliente.