Conceptos comunes y términos de la industria de la IA

Para nadie es un secreto que la Inteligencia Artificial es el tema central desde hace algún tiempo. Por tal motivo, debe saber que al entrar en contexto, es una buena idea familiarizarse con los términos de la industria de la IA. Es por esta razón, que a continuación le brindamos los términos que debe conocer así que ¡no se los puede perder! Le serán sumamente útiles.

Términos de la industria de la IA

Es importante señalar que puede utilizar esta terminología de IA para desarrollar su vocabulario cuando estudie, para obtener un Certificado Profesional, redactar un currículum o incluso, cuando se entreviste para un trabajo de Inteligencia Artificial. Incluso, conocerlos será sumamente importante para cualquier aspecto de su vida diaria, sin más preámbulos, ¡comencemos!

IA (Inteligencia Artificial)

Posiblemente este sea un término que haya escuchado con regularidad en los últimos tiempos, debe saber que “AI o IA” significa Inteligencia Artificial, que es la simulación de procesos de inteligencia humana mediante máquinas o sistemas informáticos. La IA puede imitar capacidades humanas como la comunicación, el aprendizaje y así mismo, la toma de decisiones.

Ética de la IA

Otro termino que es vital conocer es “la ética de la IA” el cual se refiere a las cuestiones que las partes interesadas en la Inteligencia Artificial, como ingenieros y funcionarios gubernamentales, deben considerar para garantizar que la tecnología se desarrolle y use de manera responsable. Esto significa adoptar e implementar sistemas que respalden un enfoque seguro, imparcial y respetuoso con el medio ambiente de la IA.

Algoritmo

Así mismo se encuentra el término “algoritmo” en donde hay que señalar que un algoritmo es una secuencia de reglas dadas a una máquina de IA para efectuar una tarea o resolver un problema. Los algoritmos comunes incluyen clasificación, regresión y agrupación.

Interfaz de programación de aplicaciones (API)

Una interfaz de programación de aplicaciones (API), es un conjunto de protocolos que determinan cómo dos aplicaciones de software interactuarán entre sí. Las API tienden a escribirse en lenguajes de programación como C++ o JavaScript.

Grandes datos (Big data)

Por su parte, Big data se refiere a grandes conjuntos de datos que pueden estudiarse para revelar patrones y tendencias que respalden las decisiones comerciales. Se llaman “grandes” datos porque las organizaciones ahora tienen la posibilidad de recopilar cantidades masivas de datos complejos usando herramientas y sistemas de recopilación de datos. Los macrodatos se pueden recopilar muy rápidamente y almacenar en una variedad de formatos.

Chatbot

El Chatbot es un término que muy probablemente también ha escuchado en diversidad de oportunidades pero, para conocer exactamente a lo que se refiere debemos señalar que un chatbot es una aplicación de software diseñada para imitar la conversación humana mediante mensajes de texto o comandos de voz.

Computación cognitiva

Vale la pena destacar que la computación cognitiva es esencialmente lo mismo que la IA. Es un modelo computarizado que se centra en imitar los procesos de pensamiento humano, como el reconocimiento de patrones y el aprendizaje. Los equipos de marketing en ocasiones usan este término para eliminar la mística de ciencia ficción de la IA.

Procesamiento de datos

La minería de datos es el proceso de clasificar grandes conjuntos de datos para poder identificar patrones que pueden mejorar modelos o resolver problemas.

Ciencia de los datos

La ciencia de datos por su parte, es un campo interdisciplinario de tecnología que hace uso de algoritmos y procesos para recopilar y analizar grandes cantidades de datos para poder descubrir patrones e ideas que informan las decisiones comerciales.

Aprendizaje profundo

“El aprendizaje profundo” otro término bastante conocido en el mundo de la IA, el mismo viene siendo una función de la IA que imita el cerebro humano aprendiendo de cómo estructura y procesa la información para tomar decisiones. En vez de depender de un algoritmo que solo puede realizar una tarea concreta, este subconjunto de aprendizaje automático puede aprender de datos no estructurados sin supervisión.

Comportamiento emergente

El comportamiento emergente, también llamado “emergencia”, se produce cuando un sistema de Inteligencia Artificial (IA) muestra capacidades impredecibles o no deseadas.

IA generativa

La IA generativa es un tipo de tecnología que usa IA para crear contenido, incluidos texto, video, código e incluso, imágenes. Cabe resaltar que un sistema de IA generativa se entrena utilizando grandes cantidades de datos para que pueda encontrar patrones para generar contenido nuevo.

Barandillas (Guardrails)

Guardrails se refiere a restricciones y reglas impuestas a los sistemas de IA para garantizar que manejen los datos de forma apropiada y no generen contenido poco ético.

Hiperparámetro

Viene siendo un parámetro o valor que afecta la manera en que aprende un modelo de Inteligencia Artificial. Generalmente se configura manualmente fuera del modelo.

Modelo de lenguaje grande (LLM)

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un modelo de IA que ha sido entrenado con grandes cantidades de texto para que pueda comprender el lenguaje y generar texto similar al humano.

Memoria limitada

En cuanto a la memoria limitada es vital conocer que es un tipo de sistema de Inteligencia Artificial que recibe conocimiento de eventos en tiempo real y lo almacena en la base de datos para hacer mejores predicciones.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA) que incorpora aspectos de la informática, las matemáticas y así mismo de la codificación. El aprendizaje automático se centra en desarrollar algoritmos y modelos que ayuden a las máquinas a aprender de los datos y predecir tendencias y comportamientos, sin asistencia humana.

Procesamiento natural del lenguaje (PNL)

El PNL viene siendo un tipo de Inteligencia Artificial que permite a las computadoras comprender el lenguaje humano hablado y escrito. El procesamiento natural del lenguaje habilita funciones como el reconocimiento de texto y voz en los dispositivos.

Red neuronal

En cuanto a una red neuronal debemos mencionar que es una técnica de aprendizaje profundo diseñada para parecerse a la estructura del cerebro humano. Las redes neuronales demandan grandes conjuntos de datos para realizar cálculos y crear resultados, lo que permite funciones como el reconocimiento de voz y visión.

Reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es el método de usar algoritmos informáticos para analizar, para detectar y así mismo, etiquetar regularidades en los datos. Esto informa cómo se clasifican los datos en diferentes categorías.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es otro término bastante común y que seguramente lo ha escuchado frecuentemente en la actualidad, el mismo, es un tipo de análisis que utiliza tecnología para predecir lo que sucederá en un período de tiempo determinado en función de patrones y datos históricos.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo por su parte, es un tipo de análisis que usa tecnología para analizar datos en busca de factores como posibles situaciones y escenarios, desempeño pasado y presente y así mismo, otros recursos para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones estratégicas.

Computación cuántica

La computación cuántica es el proceso de usar fenómenos “mecánico-cuánticos” como el entrelazamiento y la superposición para realizar cálculos. El aprendizaje automático cuántico utiliza estos algoritmos en las computadoras cuánticas para poder apresurar el trabajo porque funciona mucho más rápido que un programa y una computadora de aprendizaje automático clásicos.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo viene siendo un tipo de aprendizaje automático en el que un algoritmo aprende interactuando con su entorno y posteriormente es recompensado o penalizado en función de sus acciones.

Datos estructurados

Los datos estructurados son datos definidos y que se pueden buscar. Esto incluye datos como números de teléfono, fechas y SKU de productos.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado (también escuchado con regularidad en el mundo de la IA), es un tipo de aprendizaje automático en el que se usan datos de salida clasificados para entrenar la máquina y producir los algoritmos correctos. Es mucho más común que el aprendizaje no supervisado.

Token

Un token es una unidad básica de texto que un LLM usa para poder comprender y generar lenguaje. Es de resaltar que un token puede ser una palabra entera o incluso, puede ser partes de una palabra.

Datos de entrenamiento

Los datos de entrenamiento son la información o los ejemplos que se le proporcionan a un sistema de IA para permitirle aprender, encontrar patrones y así mismo, crear contenido nuevo.

Prueba de Turing

La prueba de Turing fue creada por el científico informático “Alan Turing” para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir una inteligencia igual a la de los humanos, principalmente en lenguaje y comportamiento. Se debe acotar que al facilitar la prueba, un evaluador humano juzga las conversaciones entre un humano y una machi.

Estos son todos los términos de la industria de la IA?

Sabemos que existen muchos más términos de la industria de la IA pero, sin duda, esta es nuestra lista de los más utilizados y que debe tener siempre en cuenta. ¡Esperamos que hayan sido realmente útiles!

Cónoce más términos de la industria de la IA que no hayamos incluido en la lista?

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