Términos del glosario

¿Qué es ARX? ARX es un modelo estadístico utilizado en el análisis de series de tiempo y en la predicción de variables dinámicas. ARX es un acrónimo de «AutoRegressive model with eXogenous inputs». El modelo ARX es una extensión del modelo autoregresivo (AR) que incorpora variables exógenas (X) para modelar la relación entre una variable de […]

¿Qué es Asistentes digitales? Los asistentes digitales son programas de software diseñados para interactuar con los usuarios y realizar tareas en su nombre mediante la interpretación del lenguaje natural. Estos programas utilizan inteligencia artificial y técnicas de procesamiento del lenguaje natural para comprender y responder a las solicitudes y preguntas de los usuarios. Los asistentes digitales

¿Qué es Aumento de datos? El aumento de datos (en inglés, data augmentation) es una técnica utilizada en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para aumentar la cantidad de datos disponibles para entrenar un modelo. Esta técnica implica generar nuevos datos a partir de los datos existentes mediante la aplicación de transformaciones que mantienen las

¿Qué es Auto-ajuste de modelos predictivos? El auto-ajuste de modelos predictivos (en inglés, automatic model tuning) es una técnica utilizada en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para optimizar automáticamente los hiperparámetros de un modelo predictivo. Los hiperparámetros son parámetros que no se aprenden durante el entrenamiento del modelo, sino que se establecen antes del

¿Qué es Autoconciencia? La autoconciencia (en inglés, self-awareness) en inteligencia artificial y machine learning se refiere a la capacidad de un sistema para tener una comprensión de sí mismo y su entorno, y para adaptarse y aprender de acuerdo a esa comprensión. En otras palabras, la autoconciencia implica que un sistema de inteligencia artificial es capaz

¿Qué es Autoencoder? Un autoencoder es un tipo de red neuronal artificial que se utiliza para aprender representaciones eficientes de datos. El objetivo principal de un autoencoder es reducir la dimensionalidad de los datos de entrada, es decir, comprimirlos en un espacio de características más pequeño, y luego reconstruir los datos de salida originales a partir