Términos del glosario

¿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.

¿Qué son Datos codificados? Los datos codificados se refieren a datos que han sido transformados de su formato original a un formato diferente y estructurado, con el fin de que puedan ser procesados de manera más eficiente y efectiva por un sistema de inteligencia artificial o machine learning. La codificación de datos es un proceso importante en el preprocesamiento de datos, ya que permite que los datos sean más fáciles de leer y entender por los algoritmos de aprendizaje automático. Algunos ejemplos comunes de codificación de datos incluyen la codificación de etiquetas de clase como números enteros, la transformación de valores categóricos en valores numéricos binarios (como en la codificación «one-hot»), o la normalización de los valores numéricos para que se encuentren en un rango específico (como en la normalización min-max). Los datos codificados son importantes porque permiten que los modelos de inteligencia artificial o machine learning puedan trabajar de manera más eficiente y efectiva con los datos, lo que puede mejorar significativamente la precisión y el rendimiento del modelo.

¿Qué es Deep Learning? El aprendizaje profundo (deep learning en inglés) es una rama del machine learning que se basa en redes neuronales artificiales de múltiples capas para aprender y extraer características de los datos. A diferencia del aprendizaje automático convencional, que se basa en algoritmos que requieren la definición de características de forma manual, el aprendizaje profundo permite a los modelos aprender de forma autónoma a partir de los datos brutos. Las redes neuronales artificiales utilizadas en el aprendizaje profundo se componen de múltiples capas de neuronas interconectadas, cada una de las cuales procesa una parte de los datos y las características extraídas se utilizan en las capas posteriores para extraer características más complejas. Este proceso se repite en cada capa hasta que se extraen las características más abstractas del conjunto de datos. El aprendizaje profundo se utiliza en diversas aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, la detección de fraude, la identificación de objetos, entre otras. Debido a su capacidad para aprender de forma autónoma y su alta precisión en la identificación de patrones complejos en los datos, el aprendizaje profundo se ha convertido en una herramienta poderosa en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning.

¿Qué es Desarrollo de gama? El desarrollo de gama (en inglés, «product line extension») es una estrategia de marketing que implica la expansión de una línea de productos existente para ofrecer más opciones a los clientes y, en última instancia, aumentar las ventas y la participación en el mercado. En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, el desarrollo de gama puede implicar la utilización de técnicas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes, y para identificar oportunidades para expandir una línea de productos existente. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático podría analizar los patrones de compra de los clientes y determinar que hay una demanda creciente por productos específicos dentro de una línea de productos existente, lo que podría justificar la creación de nuevos productos que satisfagan esa demanda. El desarrollo de gama es una estrategia importante para las empresas que buscan mantenerse competitivas en un mercado cada vez más saturado, y puede proporcionar una ventaja significativa al permitir que las empresas ofrezcan una variedad más amplia de productos que satisfagan las necesidades y deseos de los clientes.

¿Qué es Descenso de gradiente estocástico (SGD)? El «Descenso de Gradiente Estocástico» (en inglés, Stochastic Gradient Descent, SGD) es un algoritmo de optimización utilizado en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. La idea principal detrás del descenso de gradiente estocástico es minimizar una función de costo al ajustar los parámetros del modelo de manera iterativa en función de la retroalimentación que se obtiene del conjunto de datos de entrenamiento. En lugar de actualizar los parámetros del modelo de manera exhaustiva con todos los datos de entrenamiento en cada iteración (como ocurre en el descenso de gradiente regular), el descenso de gradiente estocástico utiliza pequeñas muestras aleatorias de los datos de entrenamiento (conocidas como «minilotes» o «batches») en cada iteración para actualizar los parámetros del modelo. El descenso de gradiente estocástico es especialmente útil cuando el conjunto de datos de entrenamiento es muy grande, ya que permite que el modelo se entrene de manera más eficiente al procesar pequeñas muestras de los datos a la vez. Además, el descenso de gradiente estocástico puede ayudar a evitar que el modelo se quede atrapado en óptimos locales y a converger más rápido hacia un óptimo global. El descenso de gradiente estocástico es un algoritmo ampliamente utilizado en la optimización de modelos de aprendizaje profundo, y es esencial para el entrenamiento de grandes redes neuronales que requieren grandes conjuntos de datos de entrenamiento.

¿Qué es Detección automática del fraude? La detección automática del fraude (en inglés, «automated fraud detection») se refiere a la utilización de técnicas de inteligencia artificial y machine learning para identificar patrones y comportamientos sospechosos en las transacciones financieras y otros tipos de actividades comerciales con el objetivo de detectar y prevenir fraudes. Los sistemas de detección automática del fraude utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y buscar patrones que puedan indicar la presencia de un fraude. Estos patrones pueden incluir transacciones inusuales o sospechosas, patrones de gastos atípicos o actividades fraudulentas de otros tipos. Algunas técnicas comunes utilizadas en la detección automática del fraude incluyen la detección de anomalías, el análisis de redes, el modelado predictivo y la minería de datos. Los sistemas de detección automática del fraude también pueden incluir la capacidad de tomar medidas preventivas, como la cancelación de transacciones sospechosas o la emisión de alertas automáticas a los usuarios. La detección automática del fraude es una técnica importante en la lucha contra el fraude y el robo de identidad en la industria financiera y en otros sectores que manejan grandes cantidades de transacciones financieras y datos personales. Los sistemas de detección automática del fraude pueden ayudar a prevenir pérdidas financieras y a proteger a los clientes contra actividades fraudulentas.

¿Qué es Detección de anomalías? La detección de anomalías es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para identificar patrones inusuales o anómalos en los datos. El objetivo de la detección de anomalías es encontrar observaciones que se desvían significativamente del comportamiento normal o esperado. En otras palabras, la detección de anomalías es una técnica que permite a los sistemas de inteligencia artificial identificar datos que no se ajustan a los patrones esperados, lo que puede ser muy útil para detectar fraudes, intrusiones en la seguridad, fallas en los sistemas, y otros eventos inesperados que puedan tener un impacto negativo en el rendimiento o la seguridad de un sistema. La detección de anomalías es una técnica ampliamente utilizada en la industria y puede aplicarse a una variedad de campos, como el monitoreo de infraestructuras críticas, la detección de enfermedades en el campo médico, la detección de errores en la producción industrial, y el análisis de datos financieros.

¿Qué es Detección de objetos? La detección de objetos es una tarea fundamental en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que consiste en identificar y localizar objetos específicos dentro de una imagen o video. El objetivo de la detección de objetos es generar un conjunto de cuadros delimitadores que rodean los objetos de interés en una imagen o video, así como clasificar cada objeto según su categoría correspondiente. En otras palabras, la detección de objetos es una técnica que permite a los sistemas de inteligencia artificial detectar y reconocer la presencia de objetos en una imagen o video, lo que es esencial para muchas aplicaciones prácticas, como la conducción autónoma, la vigilancia de seguridad y la robótica.

¿Qué es El Invierno de la Inteligencia Artificial? «El Invierno de la Inteligencia Artificial» se refiere a un período en la historia de la inteligencia artificial (IA) en el que el interés y la inversión en la IA disminuyeron significativamente debido a una serie de fracasos y limitaciones en la investigación y el desarrollo de sistemas de IA. El término «invierno» se refiere a un período prolongado de tiempo en el que la investigación y el desarrollo de la IA sufrieron un retroceso significativo, lo que provocó una disminución en el financiamiento y la inversión en la investigación en el campo. El primer «Invierno de la Inteligencia Artificial» ocurrió en la década de 1970, cuando la IA había experimentado un gran auge en la década anterior, pero la tecnología no pudo cumplir con las expectativas. Esto llevó a una disminución en la inversión y el interés en la IA hasta la década de 1990, cuando el surgimiento de la web y el aumento en la capacidad de procesamiento de las computadoras revivieron el interés en la IA. Desde entonces, ha habido preocupaciones ocasionales sobre la posibilidad de un nuevo «Invierno de la Inteligencia Artificial», ya que la IA sigue siendo una tecnología en evolución con muchos desafíos y limitaciones. Sin embargo, la IA ha seguido avanzando y hoy en día está en uso en una amplia variedad de aplicaciones prácticas en muchas industrias diferentes.