Términos del glosario

Selección de características

¿Qué es Selección de características? La selección de características es un proceso de selección de variables relevantes e informativas para un modelo de aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo. En lugar de utilizar todas las variables disponibles, se seleccionan las características más relevantes para reducir el

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Simulación

¿Qué es Simulación? La simulación es un proceso computacional que permite imitar el comportamiento de un sistema o proceso, a menudo complejo, mediante la utilización de un modelo matemático o estadístico. En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la simulación puede ser utilizada para entrenar y validar modelos de aprendizaje automático en

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Sistemas expertos

¿Qué es Sistemas expertos? Los sistemas expertos son sistemas de inteligencia artificial diseñados para imitar la toma de decisiones humanas en áreas específicas del conocimiento o dominios de aplicación. Estos sistemas se basan en el conocimiento y la experiencia de expertos en el dominio para ofrecer soluciones a problemas complejos. Utilizan una serie de reglas y

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Sobreajuste

¿Qué es Sobreajuste? El sobreajuste, o overfitting en inglés, es un término utilizado en aprendizaje automático para describir un modelo que ha sido demasiado ajustado a los datos de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos nuevos o no vistos. Es decir, el modelo se ha aprendido los datos de entrenamiento «de memoria»,

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Soft Computing

¿Qué es Soft Computing? El Soft Computing o computación suave es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el diseño de sistemas inteligentes capaces de resolver problemas complejos, imprecisos o ambiguos. A diferencia de los enfoques tradicionales de la inteligencia artificial, que se basan en la lógica y la teoría de la computación,

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