Términos del glosario

¿Qué es Mapas auto-organizados – MSOM? Los Mapas Auto-organizados (SOM, por sus siglas en inglés de «Self-Organizing Maps») son una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning. El algoritmo SOM se basa en la idea de que los datos de entrada se organizan en un mapa […]

¿Qué es Máquinas de memoria limitada? Las máquinas de memoria limitada son modelos de aprendizaje automático que utilizan una memoria externa para almacenar información relevante durante el proceso de aprendizaje. Estos modelos se utilizan para resolver problemas de aprendizaje de secuencias en los que se requiere mantener una memoria a largo plazo de las entradas anteriores.

¿Qué es Máquinas de vectores de soporte – SVM? Las máquinas de soporte vectorial (SVM, por sus siglas en inglés) son un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para la clasificación y regresión en problemas de Machine Learning. La idea detrás de las SVM es encontrar un hiperplano que separe de manera óptima las diferentes

¿Qué es Máquinas reactivas? Las máquinas reactivas son modelos de inteligencia artificial que interactúan continuamente con su entorno, sin mantener una representación interna del mismo. Estos modelos se basan en reglas y heurísticas para tomar decisiones en tiempo real y ajustarse a las condiciones cambiantes del entorno. Las máquinas reactivas son particularmente útiles en aplicaciones en

¿Qué es Mashup? Un mashup es un término utilizado en el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning para referirse a la combinación de dos o más fuentes de datos o servicios web para crear una nueva aplicación o servicio. Los mashups permiten combinar información de diferentes fuentes, como por ejemplo redes sociales, bases

¿Qué es Matriz de confusión? Una matriz de confusión es una tabla que se utiliza en el contexto del aprendizaje supervisado en inteligencia artificial y machine learning para evaluar el desempeño de un modelo de clasificación. Esta matriz compara las etiquetas reales de los datos de prueba con las etiquetas predichas por el modelo y muestra

¿Qué es Metaheurísticas? Las metaheurísticas son técnicas de optimización de búsqueda basadas en algoritmos heurísticos que se utilizan para resolver problemas complejos en los que el espacio de búsqueda es muy grande o desconocido. Las metaheurísticas son algoritmos de propósito general que no están diseñados para un problema específico, sino que se pueden adaptar a una

¿Qué es Métricas de error utilizadas en modelización? En el contexto de la modelización en inteligencia artificial y machine learning, las métricas de error son medidas utilizadas para evaluar la calidad de los modelos predictivos y de clasificación. Estas métricas permiten cuantificar la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales, lo que permite

¿Qué es Minería de textos? La minería de textos, también conocida como análisis de texto o procesamiento de lenguaje natural, es una rama de la inteligencia artificial y el machine learning que se enfoca en extraer información útil y conocimientos a partir de textos escritos en lenguaje natural. Esta técnica utiliza algoritmos y herramientas computacionales para

¿Qué es Mínimo error de clasificación – MCE? El mínimo error de clasificación (MCE, por sus siglas en inglés) es una medida de la calidad de un modelo de clasificación en inteligencia artificial y machine learning. Esta medida se refiere a la tasa de error más baja que se puede lograr al clasificar los datos de