glosario

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

Instrucción o texto inicial que se da a un modelo generativo. Su calidad determina la salida.

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

Función que decide si una neurona se activa, permitiendo aprender relaciones no lineales.

Disciplina que usa métodos científicos y algoritmos para extraer conocimiento de datos; ML es una herramienta central.

Mide la discrepancia entre predicción y realidad; el entrenamiento busca minimizarla.

Tarea supervisada que asigna una etiqueta a cada entrada (spam/no spam, perro/gato…).

Capacidad de rendir bien con datos nuevos tras entrenar con un conjunto limitado.

Tarea no supervisada que agrupa datos en clústeres de alta similitud interna.

Acelera cálculos masivos de Deep Learning, reduciendo tiempos de entrenamiento.