Términos del glosario

¿Qué es Tecnología semántica? La tecnología semántica se refiere a la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para comprender y utilizar el significado y contexto detrás de las palabras y frases. Esto incluye el análisis semántico de textos y la extracción de información relevante para facilitar la búsqueda, clasificación y organización de datos. En el contexto del machine learning, la tecnología semántica se utiliza para mejorar la precisión y relevancia de los modelos de aprendizaje automático al considerar el significado y contexto de los datos de entrada.

¿Qué es TensorFlow? TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para la programación de redes neuronales y el aprendizaje automático. Fue desarrollada por Google Brain Team y se lanzó al público en 2015. TensorFlow permite a los desarrolladores construir modelos de aprendizaje profundo de forma eficiente, utilizando una arquitectura flexible basada en grafos que puede ejecutarse en una variedad de plataformas, como CPU, GPU y TPU. La biblioteca proporciona una amplia gama de herramientas y técnicas para el preprocesamiento de datos, la creación y entrenamiento de modelos, la evaluación del rendimiento y la implementación en producción. TensorFlow se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones de aprendizaje automático, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y de imágenes, la clasificación y segmentación de datos, entre otros. Además, TensorFlow tiene una comunidad de usuarios y desarrolladores activos que contribuyen al desarrollo y mejora de la biblioteca, lo que la convierte en una herramienta potente y en constante evolución para la construcción de modelos de aprendizaje automático.

¿Qué es Theory of mind AI? La Teoría de la Mente en Inteligencia Artificial (Theory of Mind AI, en inglés) se refiere a la capacidad de una inteligencia artificial para comprender y modelar el pensamiento, intenciones y emociones de otros agentes, como seres humanos u otras inteligencias artificiales. Esta capacidad es crucial para la comunicación efectiva y la interacción social, ya que implica una comprensión de las perspectivas y creencias de otras entidades. En el contexto de la inteligencia artificial, la teoría de la mente se refiere a la capacidad de un agente para inferir el conocimiento y las intenciones de otros agentes, y utilizar esta información para predecir sus acciones y comportamientos. Esta habilidad es importante en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la robótica social, los asistentes virtuales y los sistemas de inteligencia artificial que interactúan con humanos. La teoría de la mente en la inteligencia artificial todavía es un área de investigación activa y desafiante, y muchos investigadores están trabajando para desarrollar técnicas de aprendizaje automático y modelos de inteligencia artificial que puedan mejorar la capacidad de las máquinas para comprender y modelar el pensamiento humano.

¿Qué es Tokenizadores? En el procesamiento del lenguaje natural, un tokenizador es una herramienta que se utiliza para dividir un texto en unidades discretas llamadas «tokens». Un token puede ser una palabra, una puntuación, un número, un símbolo u otra unidad significativa en el texto. El objetivo del tokenizador es preparar el texto para el análisis y el modelado en el aprendizaje automático. Existen diferentes tipos de tokenizadores, incluyendo los basados en reglas y los basados en el aprendizaje automático. Los tokenizadores basados en reglas utilizan patrones predefinidos para dividir el texto en tokens, mientras que los tokenizadores basados en el aprendizaje automático utilizan modelos de lenguaje para identificar patrones y estructuras en el texto y dividirlo en tokens. Los tokenizadores son una herramienta importante en el procesamiento del lenguaje natural, ya que la representación adecuada de los datos de entrada es fundamental para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático precisos.

¿Qué es Transformación digital? La Transformación Digital se refiere al proceso de incorporación de tecnologías digitales avanzadas en los procesos y modelos de negocio de una empresa o organización, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la productividad y la experiencia del cliente. La transformación digital involucra la adopción de tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el análisis de datos, la nube, la robótica, la automatización de procesos, entre otras. Esto permite a las empresas aprovechar al máximo las oportunidades que brinda la tecnología para mejorar sus procesos, aumentar la eficiencia, innovar y crear nuevos modelos de negocio. La transformación digital es especialmente relevante en el contexto actual, donde la tecnología ha transformado profundamente la manera en que las empresas operan y se relacionan con sus clientes. Las empresas que adoptan con éxito la transformación digital son capaces de mantenerse competitivas y adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado.

¿Qué es Transformers? Transformers es un modelo de aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural (PLN) que utiliza una arquitectura de atención basada en transformadores. Fue introducido en el 2017 por los investigadores de Google AI, Vaswani et al. La arquitectura Transformer se basa en una red neuronal de codificador-decodificador que se utiliza para tareas de PLN, como la traducción automática, la generación de texto y el reconocimiento de voz. A diferencia de otros modelos de PLN, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN), los Transformers no requieren de una secuencia fija de entrada y pueden manejar entradas de longitud variable. La atención es un componente clave en la arquitectura Transformer y permite al modelo centrarse en partes específicas de la entrada durante el proceso de codificación. El modelo también utiliza capas de normalización de la entrada y la salida, y utiliza la técnica de preentrenamiento del lenguaje para mejorar su capacidad de generalización. Transformers ha sido utilizado en una variedad de aplicaciones de PLN, incluyendo la generación de lenguaje natural, el reconocimiento de entidades y la clasificación de texto. Su arquitectura ha demostrado ser altamente efectiva en tareas de PLN, y es uno de los modelos más populares y ampliamente utilizados en la actualidad.

¿Qué es Trazabilidad? La trazabilidad en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se refiere a la capacidad de seguir el proceso de entrenamiento de un modelo y rastrear su desempeño y resultados en diferentes etapas del proceso. La trazabilidad es importante en el aprendizaje automático porque permite a los desarrolladores y usuarios del modelo comprender cómo se ha creado el modelo, qué datos se han utilizado para entrenarlo, qué técnicas de preprocesamiento se han aplicado a los datos, qué algoritmos de aprendizaje automático se han utilizado y cómo se ha evaluado su desempeño. La trazabilidad también es importante para garantizar la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático, especialmente en áreas sensibles como la toma de decisiones críticas en la atención médica, la justicia penal y la seguridad pública. En resumen, la trazabilidad es un aspecto clave en el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático, ya que permite a los desarrolladores y usuarios del modelo comprender y evaluar el proceso de entrenamiento y los resultados del modelo.