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Descubre patrones y correlaciones en grandes datos combinando estadísticas, BBDD e IA.

Modelo donde cada evento depende solo del estado inmediatamente anterior; útil en secuencias.

Tipo de RNN capaz de “recordar” durante más tiempo; útil en texto y series temporales.

Modelo de lenguaje entrenado con grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano.

Reduce una palabra a su lema teniendo en cuenta el contexto (a diferencia del stemming).

Red de objetos con sensores y software conectados a Internet; la IA analiza sus datos para actuar.

Enfoque clásico basado en símbolos y reglas lógicas explícitas programadas por expertos.

Campo dedicado a crear máquinas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana.

Uso de un modelo ya entrenado para predecir sobre datos nuevos (fase de “uso”).

Representa palabras como vectores; términos similares quedan cercanos en el espacio semántico.