Términos del glosario

¿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.