glosario

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.

Provisión de servicios informáticos por Internet; fundamental para IA por la capacidad de cómputo y escalado.

Algoritmo de optimización que ajusta parámetros en la dirección que más reduce el error.

Colección organizada de datos para entrenar/validar/probar modelos. Calidad y tamaño son cruciales.

Atajos o reglas prácticas para resolver problemas cuando la solución perfecta es impracticable.