🧠 Extracción de Características (Feature Extraction)
Transforma datos brutos en características numéricas útiles para los modelos.
Transforma datos brutos en características numéricas útiles para los modelos.
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.
Procesos mentales de adquirir conocimiento. La IA busca replicarlos (razonamiento, resolución de problemas…).
Familia de LLMs de OpenAI: generativos y pre-entrenados en grandes corpus.