glosario

Uso de datos y algoritmos de machine learning para identificar probabilidades de resultados futuros basándose en históricos. Se usa para […]

Modelos (sobre todo de Deep Learning) cuyo funcionamiento interno es difícil de interpretar para los humanos.

Subcampo de la IA donde los algoritmos no se programan explícitamente, sino que aprenden a partir de datos. El sistema

Conjunto de neuronas que procesan información en bloque. Redes profundas: entrada, varias ocultas y salida.

Enfoque de ML donde el modelo se entrena en múltiples dispositivos descentralizados sin que los datos salgan de ellos, mejorando

Capa entre entrada y salida donde ocurre la mayor parte del aprendizaje de características.

Tipo de ML con datos no etiquetados. El algoritmo busca patrones por sí mismo, como agrupar clientes con comportamientos similares

Método en el que un agente aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas y castigos, con el objetivo de maximizar

Subcampo del ML que usa redes neuronales profundas para reconocer patrones complejos en imágenes, audio y texto; base de los

El algoritmo se entrena con datos etiquetados por humanos (p. ej., imágenes marcadas como “gato”) para aprender a reconocerlos.