Términos del glosario

¿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.

¿Qué es Dall-E? DALL-E es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI que utiliza técnicas de generación de imágenes para crear ilustraciones a partir de descripciones de texto. El nombre «DALL-E» es una combinación de los nombres del pintor español Salvador Dalí y del personaje animado de Pixar, Wall-E. El modelo utiliza una arquitectura de red neuronal de generación de imágenes llamada GPT (Generative Pre-trained Transformer) para generar imágenes a partir de descripciones de texto, y puede producir imágenes de una amplia variedad de objetos, animales y escenarios, incluso de objetos y situaciones imaginarias que nunca antes se habían visto. DALL-E ha sido utilizado en una variedad de aplicaciones, como la generación de ilustraciones para acompañar artículos de noticias, la creación de imágenes para anuncios publicitarios y la creación de escenarios y personajes para videojuegos y películas. Este modelo es un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada para crear contenido creativo y artístico de manera eficiente y efectiva.

¿Qué es Data Mining? El minado de datos (data mining en inglés) es un proceso automatizado de extracción de patrones significativos y conocimiento útil a partir de grandes conjuntos de datos. Se utiliza en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning para descubrir relaciones y tendencias ocultas en los datos que pueden ser utilizados para tomar decisiones informadas y mejorar el rendimiento en diversas áreas, como la toma de decisiones empresariales, la predicción de resultados, el análisis de riesgos, la segmentación de clientes, la recomendación de productos, entre otros. El proceso de minado de datos implica la utilización de técnicas y algoritmos de análisis de datos, tales como la regresión, la clasificación, el clustering, la asociación y la minería de secuencias, entre otros. Estas técnicas permiten identificar patrones en los datos que pueden ser utilizados para tomar decisiones informadas y mejorar el rendimiento en diversas áreas.

¿Qué es Data Science? La ciencia de datos (data science en inglés) es un campo interdisciplinario que combina técnicas y herramientas de la estadística, las matemáticas, la informática y el dominio del negocio para extraer conocimiento y valor a partir de los datos. El objetivo de la ciencia de datos es descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos que permitan tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos en diferentes áreas, como la medicina, la biotecnología, el marketing, la industria, entre otros. Trata de procesar los datos en diversas formas estructuradas o no estructuradas que suele ser la continuación de los campos de análisis de datos estadísticos. La ciencia de datos implica una serie de pasos que van desde la recopilación y limpieza de datos, pasando por su análisis exploratorio, modelado y evaluación, hasta llegar a la comunicación y presentación de los resultados. Se utilizan diversas técnicas y herramientas de análisis de datos, como la minería de datos, el aprendizaje automático, la visualización de datos, entre otras.