Términos del glosario

¿Qué es Generación de textos? La generación de textos se refiere a la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial y machine learning para producir texto automáticamente. Estos sistemas pueden utilizar modelos de lenguaje y algoritmos avanzados para generar textos que sean coherentes, legibles y relevantes para una tarea determinada. La generación de textos se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales, resúmenes de noticias, traducción automática, generación de descripciones de productos, generación de contenido web y más. También se utiliza en tareas de investigación, como la generación de resúmenes de artículos científicos y la síntesis de información. Los sistemas de generación de texto pueden basarse en diferentes enfoques, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Además, pueden utilizar diferentes técnicas de procesamiento del lenguaje natural, como el análisis semántico y la generación de lenguaje natural.

¿Qué es Generalización? La generalización se refiere a la capacidad de un modelo de inteligencia artificial o machine learning de aplicar su aprendizaje a nuevas situaciones o datos que no se encuentran en su conjunto de entrenamiento original. En otras palabras, la generalización implica que un modelo es capaz de aprender patrones y características generales de un conjunto de datos y aplicar ese conocimiento a nuevos datos. La generalización es un aspecto fundamental del aprendizaje automático, ya que el objetivo de entrenar un modelo es que pueda hacer predicciones precisas en datos que nunca ha visto antes. Si un modelo solo es capaz de realizar predicciones precisas en los datos utilizados para entrenarlo, se dice que ha sobreajustado o memorizado el conjunto de entrenamiento. La capacidad de generalización de un modelo se puede mejorar mediante diversas técnicas, como la regularización, la validación cruzada, la selección de características y la recopilación de más datos de entrenamiento. En general, cuanto más amplio y diverso sea el conjunto de datos de entrenamiento, mejor será la capacidad de generalización del modelo.

¿Qué es Generative Pre-trained Transformer (GPT)? Generative Pre-trained Transformer (GPT) es una arquitectura de red neuronal profunda que se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación de texto. Fue desarrollada por OpenAI y utiliza una técnica de aprendizaje automático conocida como «transformer», que se basa en la atención y el procesamiento paralelo. La versión más reciente de la arquitectura, GPT-3, es uno de los modelos de lenguaje natural más grandes y avanzados disponibles, con 175 mil millones de parámetros. GPT-3 se entrena en un corpus de texto masivo para aprender la estructura del lenguaje y la relación entre las palabras y las oraciones. Una vez entrenado, el modelo puede ser utilizado para completar oraciones, traducir idiomas, responder preguntas y generar textos. GPT-3 también es capaz de realizar tareas más complejas, como la redacción de artículos, la creación de historias y la generación de código. A diferencia de los modelos tradicionales de NLP, GPT-3 no requiere una tarea específica para ser entrenado, sino que puede ser utilizado para una variedad de tareas de generación de texto.

¿Qué es Gestión del rendimiento empresarial (BPM)? La gestión del rendimiento empresarial (BPM, por sus siglas en inglés de Business Performance Management) es una metodología que se utiliza para medir y mejorar el rendimiento de una empresa en términos financieros, operativos y estratégicos. La BPM utiliza tecnologías de inteligencia empresarial y análisis de datos para recopilar y analizar información de diversas áreas de la empresa, incluyendo finanzas, ventas, marketing, recursos humanos y operaciones. La BPM se centra en la definición de objetivos y en la alineación de la estrategia de la empresa con la gestión de su rendimiento. La metodología se divide en varios procesos, incluyendo la definición de objetivos y estrategias, la recopilación y análisis de datos, el seguimiento y la evaluación del rendimiento y la implementación de medidas para mejorar el rendimiento. La inteligencia artificial y el machine learning se están convirtiendo en herramientas cada vez más importantes en la BPM, ya que permiten analizar grandes cantidades de datos y generar insights valiosos para la toma de decisiones empresariales. Los modelos de inteligencia artificial también pueden ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos, lo que puede ser útil para detectar problemas de rendimiento y oportunidades de mejora.

¿Qué es Git? Git es un sistema de control de versiones de software de código abierto que permite a los desarrolladores colaborar en proyectos de software de manera eficiente. Los desarrolladores pueden utilizar Git para realizar un seguimiento de los cambios en el código fuente de un proyecto, así como para colaborar en el desarrollo de nuevas funcionalidades y corregir errores. Git fue creado por Linus Torvalds en 2005 y es uno de los sistemas de control de versiones más populares y ampliamente utilizados. Los desarrolladores utilizan Git para almacenar el código fuente de sus proyectos en un repositorio centralizado, lo que les permite realizar un seguimiento de los cambios realizados en el código a lo largo del tiempo. Los desarrolladores pueden utilizar Git para crear ramas de código separadas, lo que les permite trabajar en diferentes características o soluciones de errores sin afectar el código principal. Git también cuenta con herramientas para fusionar y resolver conflictos de código cuando se combinan diferentes ramas de código. Git es una herramienta esencial para el desarrollo de software y es ampliamente utilizada en la comunidad de inteligencia artificial y machine learning. Los desarrolladores de modelos de aprendizaje automático utilizan Git para realizar un seguimiento de los cambios en el código fuente del modelo y para colaborar en el desarrollo de nuevas funcionalidades y mejoras. Además, Git también se utiliza para el desarrollo de software de infraestructura, como sistemas de automatización de implementación y configuración.

¿Qué es GitLab? GitLab es una plataforma de gestión de repositorios de código que utiliza el sistema de control de versiones Git. Es un servicio en la nube que permite a los desarrolladores y equipos de trabajo almacenar y gestionar el código fuente de sus proyectos. Además de la gestión de código fuente, GitLab también ofrece herramientas para la gestión de proyectos, la revisión de código y la integración continua. GitLab es utilizado en la industria del desarrollo de software y es una herramienta útil para el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

¿Qué es Gobierno de datos? El gobierno de datos es un conjunto de procesos, políticas y procedimientos que garantizan la disponibilidad, integridad, calidad, seguridad y confidencialidad de los datos de una organización. El objetivo del gobierno de datos es garantizar que los datos sean gestionados de manera efectiva y eficiente, de manera que puedan ser utilizados para tomar decisiones empresariales informadas y para cumplir con las obligaciones legales y regulatorias. En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, el gobierno de datos es esencial para garantizar la calidad de los datos utilizados en los modelos de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático solo pueden ser tan buenos como los datos con los que se entrenan, por lo que es importante que los datos sean precisos, completos y representativos de la población que se está analizando. Además, el gobierno de datos también puede ayudar a garantizar que los modelos de aprendizaje automático sean justos y éticos. El gobierno de datos involucra a diferentes partes de la organización, incluyendo a los equipos de tecnología, cumplimiento, auditoría, privacidad y seguridad. Las responsabilidades del gobierno de datos incluyen la definición de políticas y estándares de datos, la gestión de metadatos, la creación y mantenimiento de un catálogo de datos, la definición de roles y responsabilidades, la gestión de riesgos y la supervisión de la calidad de los datos.