🧠 Markov (Cadena de)
Modelo donde cada evento depende solo del estado inmediatamente anterior; útil en secuencias.
Modelo donde cada evento depende solo del estado inmediatamente anterior; útil en secuencias.
Descubre patrones y correlaciones en grandes datos combinando estadísticas, BBDD e IA.
Resultado del entrenamiento de un algoritmo; contiene el “conocimiento” aprendido para predecir.
Secuencia contigua de n elementos (palabras, letras). Útil en modelos de lenguaje.
Unidad básica de una red neuronal; aplica función de activación a sus entradas y produce una salida.
IA enfocada en tareas específicas; no posee inteligencia general ni conciencia.
Interacción entre ordenadores y lenguaje humano: entender, interpretar y generar texto/voz.
Hipotética IA con capacidad cognitiva comparable o superior a la humana en cualquier tarea.
Infraestructura de nube optimizada para cargas de IA (entrenamiento e inferencia).
Modelos que crean contenido nuevo (texto, imágenes, música, código) a partir de patrones aprendidos.