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Inteligencia Artificial

Redes neuronales, modelos de lenguaje y los fundamentos del machine learning moderno.

160 términos

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Agente de IA

Sistema basado en un modelo de IA que puede planificar acciones, usar herramientas y ejecutar tareas de forma autónoma para cumplir un objetivo.

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Ajuste por instrucciones (Instruction tuning)

Etapa de entrenamiento que ajusta un modelo de lenguaje usando ejemplos de instrucciones y sus respuestas deseadas, para que siga mejor indicaciones formuladas en lenguaje natural.

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Algoritmos genéticos

Técnica de optimización inspirada en la evolución biológica, que mejora progresivamente un conjunto de soluciones candidatas mediante selección, combinación y mutación.

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Alineación de IA

Campo de investigación que busca asegurar que los sistemas de IA actúen de acuerdo con las intenciones y valores humanos, incluso a medida que se vuelven más capaces.

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Alucinación (IA)

Cuando un modelo de IA genera información incorrecta o inventada, pero la presenta con total confianza como si fuera cierta.

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Análisis de sentimiento

Tarea de procesamiento de lenguaje natural que determina la actitud emocional expresada en un texto, típicamente como positiva, negativa o neutra.

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Análisis de tópicos (Topic modeling)

Técnica que identifica automáticamente los temas principales presentes en una colección grande de textos, sin necesitar etiquetas previas.

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Análisis sintáctico (Parsing)

Proceso de analizar la estructura gramatical de una oración, identificando cómo se relacionan sus palabras entre sí según las reglas del idioma.

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Aprendizaje autosupervisado

Enfoque de entrenamiento en el que un modelo genera sus propias etiquetas a partir de los datos, sin necesitar anotación humana previa.

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Aprendizaje continuo

Capacidad de un modelo de seguir aprendiendo de nuevos datos a lo largo del tiempo, sin olvidar por completo lo que ya había aprendido anteriormente.

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Aprendizaje contrastivo

Técnica de entrenamiento que enseña a un modelo a acercar en su representación interna los ejemplos similares y a alejar los diferentes.

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Aprendizaje federado

Técnica de entrenamiento que permite mejorar un modelo usando datos distribuidos en muchos dispositivos, sin que esos datos salgan nunca del dispositivo original.

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Aprendizaje por currículo (Curriculum learning)

Estrategia de entrenamiento que presenta los ejemplos a un modelo en un orden progresivo de dificultad, similar a cómo se estructura la educación humana.

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Aprendizaje por imitación

Técnica en la que un agente aprende a realizar una tarea observando y replicando el comportamiento demostrado por un experto, en lugar de aprender solo por prueba y error.

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Aprendizaje por refuerzo

Técnica de machine learning en la que un agente aprende a tomar decisiones mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones.

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Aprendizaje por refuerzo profundo (Deep RL)

Combinación de aprendizaje por refuerzo con redes neuronales profundas, que permite a un agente aprender comportamientos complejos directamente a partir de entradas de alta dimensión.

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Aprendizaje profundo (Deep Learning)

Subcampo del machine learning que usa redes neuronales con muchas capas para aprender representaciones complejas directamente de los datos crudos.

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Arquitectura codificador-decodificador

Diseño de red neuronal donde un componente (codificador) procesa la entrada completa, y otro (decodificador) genera la salida a partir de esa representación.

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Asistente virtual

Sistema de IA diseñado para ayudar a un usuario a realizar tareas mediante lenguaje natural, combinando comprensión del lenguaje con la ejecución de acciones concretas.

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Ataque adversarial

Intento deliberado de engañar a un modelo de IA modificando sutilmente una entrada, para que produzca un resultado incorrecto sin que el cambio sea evidente para una persona.

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Atención local vs. global

Distinción entre mecanismos de atención que consideran todo el contexto disponible (global) y los que se enfocan solo en una porción cercana de la secuencia (local).

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Autoencoder

Red neuronal entrenada para comprimir datos a una representación reducida y luego reconstruirlos, aprendiendo así sus características esenciales.

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Autoencoder variacional (VAE)

Variante de autoencoder que aprende una representación probabilística de los datos, permitiendo generar nuevas muestras similares a las originales.

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Benchmark de IA

Conjunto estandarizado de tareas y datos usado para medir y comparar el desempeño de distintos modelos de inteligencia artificial de forma objetiva.

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BERT

Modelo de lenguaje basado en Transformer que popularizó el preentrenamiento bidireccional de texto, mejorando notablemente tareas de comprensión del lenguaje.

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Biometría

Conjunto de tecnologías que identifican o verifican a una persona a partir de características físicas o de comportamiento únicas, como huellas dactilares o el rostro.

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Cadena de pensamiento (Chain-of-thought)

Técnica de prompt engineering que le pide a un modelo de lenguaje que razone paso a paso antes de dar una respuesta final, mejorando su precisión en tareas complejas.

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Chatbot

Programa diseñado para simular una conversación con una persona, respondiendo preguntas o ejecutando tareas a través de texto o voz.

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Checkpoint de modelo

Copia guardada del estado de un modelo en un momento específico de su entrenamiento, que permite retomarlo o usarlo sin tener que reentrenarlo desde cero.

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Clonación de voz

Técnica de IA que genera habla sintética que imita la voz específica de una persona real, a partir de muestras de audio de esa persona.

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Comprensión del lenguaje natural (NLU)

Subcampo del procesamiento de lenguaje natural enfocado en que una máquina interprete correctamente el significado e intención detrás de un texto.

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Computación cuántica y machine learning

Campo de investigación emergente que explora cómo las computadoras cuánticas podrían acelerar o mejorar ciertos algoritmos de machine learning.

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Computación evolutiva

Campo de la inteligencia artificial que resuelve problemas de optimización y búsqueda inspirándose en mecanismos de evolución biológica, como la selección natural.

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Cómputo en tiempo de inferencia

Estrategia que dedica más recursos computacionales al momento de generar una respuesta, en lugar de únicamente durante el entrenamiento del modelo, para mejorar la calidad del resultado en problemas difíciles.

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Conexiones residuales (Skip connections)

Conexión que permite que la información salte una o más capas de una red neuronal, facilitando el entrenamiento de arquitecturas muy profundas.

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Costo de inferencia

Recursos computacionales y económicos necesarios para ejecutar un modelo de IA ya entrenado y generar una respuesta a partir de una entrada nueva.

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Cuantización de modelos

Técnica que reduce la precisión numérica de los parámetros de un modelo, disminuyendo su tamaño y costo computacional con una pérdida mínima de calidad.

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Data augmentation

Técnica que genera variaciones artificiales de los datos de entrenamiento existentes, para aumentar su cantidad y diversidad sin recolectar datos nuevos.

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Datos sintéticos

Datos generados artificialmente, en lugar de recolectados de eventos reales, usados para entrenar o probar modelos cuando los datos reales son escasos, costosos o sensibles.

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Deep Q-Network (DQN)

Combinación de Q-learning con redes neuronales profundas, que permitió aplicar aprendizaje por refuerzo a problemas con espacios de estados muy grandes y complejos.

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Deepfake

Contenido audiovisual sintético, generado con IA, que muestra a una persona diciendo o haciendo algo que en realidad nunca ocurrió.

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Desambiguación del sentido de las palabras

Tarea de procesamiento de lenguaje natural que determina cuál de los posibles significados de una palabra ambigua aplica en un contexto específico.

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Destilación de conocimiento

Técnica que entrena un modelo más pequeño para imitar el comportamiento de un modelo grande ya entrenado, buscando una eficiencia similar con menos recursos.

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Detección de contenido generado por IA

Conjunto de técnicas que buscan identificar si un texto, imagen, audio o video fue producido por un sistema de inteligencia artificial.

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Detección de objetos

Tarea de visión por computadora que identifica y ubica, mediante recuadros, la posición de distintos objetos dentro de una imagen.

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Ejemplo adversarial

Entrada específicamente diseñada para engañar a un modelo de IA, generalmente mediante una modificación mínima e imperceptible de una entrada normal.

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Embedding

Representación numérica de datos (texto, imágenes) en un espacio vectorial donde la cercanía refleja similitud semántica.

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Embedding posicional

Representación numérica que le indica a un modelo Transformer la posición de cada elemento dentro de una secuencia, ya que su mecanismo de atención no la percibe por sí solo.

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Entrenamiento distribuido

Técnica que reparte el entrenamiento de un modelo de gran tamaño entre múltiples procesadores o máquinas, para reducir el tiempo total de entrenamiento.

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Envenenamiento de datos (Data poisoning)

Ataque que introduce deliberadamente datos maliciosos o manipulados en el conjunto de entrenamiento de un modelo, para alterar su comportamiento de forma encubierta.

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Extracción de información

Tarea de procesamiento de lenguaje natural que convierte texto no estructurado en datos estructurados, identificando hechos, relaciones y eventos específicos.

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Extracción de modelo

Ataque que busca replicar el comportamiento de un modelo de IA propietario, consultándolo repetidamente y usando sus respuestas para entrenar una copia no autorizada.

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Few-shot learning

Capacidad de un modelo de aprender a resolver una tarea a partir de solo unos pocos ejemplos, en lugar de un gran conjunto de datos de entrenamiento.

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Filtrado basado en contenido

Técnica de recomendación que sugiere ítems similares a los que a un usuario ya le gustaron, analizando las características propias de cada ítem.

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Filtrado colaborativo

Técnica de recomendación que sugiere ítems a un usuario basándose en las preferencias de otros usuarios con gustos similares.

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Filtro de contenido (IA)

Sistema que detecta y bloquea contenido inapropiado, dañino o que viola políticas de uso, generado o recibido por un sistema de IA.

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Fine-tuning

Proceso de continuar el entrenamiento de un modelo ya entrenado, usando un conjunto de datos más específico para adaptarlo a una tarea concreta.

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Función de activación

Función matemática que decide si y cómo una neurona artificial transmite su señal a la siguiente capa de una red neuronal.

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Función de recompensa

Señal numérica que define, dentro de un sistema de aprendizaje por refuerzo, qué tan buena o mala fue una acción tomada por un agente en un momento dado.

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Function calling (LLM)

Capacidad de un modelo de lenguaje de generar una llamada estructurada a una función o herramienta externa, en lugar de solo texto libre, para ejecutar acciones concretas.

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Fusión de sensores

Técnica que combina datos provenientes de múltiples sensores distintos para obtener una percepción del entorno más precisa y confiable que la de cualquier sensor individual.

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Gemelo digital

Representación virtual, actualizada en tiempo real, de un objeto, proceso o sistema físico, usada para simular, predecir y optimizar su comportamiento.

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Generación de código con IA

Uso de modelos de lenguaje entrenados especialmente para escribir, completar o corregir código de programación a partir de instrucciones en lenguaje natural.

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Generación de imágenes a partir de texto

Capacidad de un modelo de IA generativa de crear una imagen nueva a partir de una descripción escrita en lenguaje natural.

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Generación de lenguaje natural (NLG)

Subcampo del procesamiento de lenguaje natural enfocado en producir texto coherente y fluido a partir de datos o de una representación interna de significado.

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Generación de música con IA

Uso de modelos de IA generativa para componer piezas musicales originales, a partir de una descripción textual, un género o una melodía de referencia.

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Generación de video con IA

Capacidad de un modelo de IA generativa de crear clips de video originales a partir de una descripción de texto o de una imagen inicial.

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GPT

Familia de modelos de lenguaje basados en Transformer, entrenados para predecir texto de forma autorregresiva, que impulsó el auge de la IA generativa conversacional.

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GPU (unidad de procesamiento gráfico)

Tipo de procesador especializado en realizar muchas operaciones matemáticas simples en paralelo, lo que lo volvió esencial para entrenar modelos de deep learning.

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Grounding (anclaje a fuentes)

Práctica de asegurar que las respuestas de un modelo de IA estén respaldadas por fuentes de información verificables, en lugar de basarse solo en su memoria interna.

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GRU (Gated Recurrent Unit)

Variante simplificada de LSTM que usa menos compuertas internas, logrando un desempeño similar con menor costo computacional en muchas tareas.

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Guardrails de IA

Reglas y mecanismos de control que limitan el comportamiento de un sistema de IA, evitando respuestas o acciones no deseadas o dañinas.

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IA constitucional (Constitutional AI)

Enfoque de entrenamiento que guía el comportamiento de un modelo de IA mediante un conjunto explícito de principios escritos, en lugar de depender únicamente de ejemplos etiquetados por humanos.

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IA en el dispositivo (Edge AI)

Ejecución de modelos de inteligencia artificial directamente en el dispositivo del usuario (teléfono, cámara, sensor), en lugar de en un servidor remoto en la nube.

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IA en robótica

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial, como visión por computadora y aprendizaje por refuerzo, para que los robots perciban su entorno y actúen de forma autónoma.

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IA estrecha (Narrow AI)

Inteligencia artificial diseñada y entrenada para desempeñarse bien en una tarea específica, sin capacidad de generalizar a dominios distintos.

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IA responsable

Enfoque para diseñar, desarrollar y desplegar sistemas de inteligencia artificial de forma segura, justa, transparente y respetuosa de los derechos de las personas.

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Ingeniería de contexto

Práctica de diseñar y gestionar toda la información (instrucciones, documentos, historial) que se le entrega a un modelo de lenguaje, más allá del prompt puntual.

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Inpainting (IA)

Técnica de IA generativa que rellena o reconstruye una parte específica de una imagen, de forma coherente con el resto de la escena.

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Inteligencia artificial general (AGI)

Forma hipotética de IA capaz de entender, aprender y aplicar conocimiento en cualquier tarea intelectual, con una flexibilidad comparable a la humana.

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Interpretabilidad mecanicista

Campo de investigación que busca entender, a nivel de sus componentes internos, cómo y por qué una red neuronal produce un resultado específico.

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Invierno de la IA

Período histórico de menor financiamiento e interés en la investigación de inteligencia artificial, tras expectativas iniciales que no se cumplieron en los plazos prometidos.

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Inyección de prompts (Prompt injection)

Técnica de ataque que manipula las instrucciones de un sistema basado en IA insertando texto malicioso, para que ignore sus instrucciones originales o revele información no autorizada.

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Jailbreak (IA)

Técnica que busca eludir las restricciones de seguridad de un modelo de IA, mediante prompts diseñados para hacer que genere contenido que normalmente rechazaría producir.

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Latencia de inferencia

Tiempo que tarda un modelo de IA en generar una respuesta después de recibir una entrada.

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Lógica difusa

Sistema de razonamiento que permite representar grados de verdad intermedios, en lugar de únicamente valores absolutos de verdadero o falso.

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LSTM (Long Short-Term Memory)

Variante de red neuronal recurrente diseñada para recordar información relevante durante secuencias largas, superando una limitación clave de las RNN tradicionales.

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Mecanismo de atención

Componente de una red neuronal que le permite ponderar la importancia relativa de distintas partes de la entrada al procesar cada elemento.

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Memoria de agentes

Capacidad de un agente de IA de recordar información relevante de interacciones pasadas, más allá de lo que entra en una única ventana de contexto.

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Memorización de datos de entrenamiento

Fenómeno en el que un modelo de IA reproduce, de forma casi textual, fragmentos específicos de los datos con los que fue entrenado, en lugar de generalizar a partir de ellos.

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Meta-aprendizaje (Learning to learn)

Enfoque en el que un modelo aprende, a partir de múltiples tareas relacionadas, una estrategia general que le permite adaptarse muy rápido a tareas nuevas con pocos ejemplos.

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Mixture of Experts (MoE)

Arquitectura de red neuronal que divide el modelo en varios subcomponentes especializados ('expertos'), activando solo algunos de ellos según la entrada.

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Modelo autorregresivo

Modelo que genera una secuencia prediciendo cada elemento nuevo basándose únicamente en los elementos anteriores ya generados.

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Modelo de difusión

Tipo de modelo generativo que aprende a crear contenido revirtiendo gradualmente un proceso de agregado de ruido aleatorio.

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Modelo de lenguaje (LLM)

Sistema de IA entrenado con grandes volúmenes de texto para predecir y generar lenguaje de forma coherente.

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Modelo de lenguaje de código (Code LLM)

Modelo de lenguaje entrenado específicamente, o mayormente, sobre código fuente en lugar de texto en lenguaje natural general.

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Modelo de lenguaje enmascarado

Modelo entrenado para predecir palabras ocultas dentro de un texto, usando el contexto que las rodea por ambos lados.

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Modelo de lenguaje pequeño (SLM)

Modelo de lenguaje con considerablemente menos parámetros que los modelos más grandes, diseñado para ejecutarse de forma más rápida y económica, incluso en dispositivos con recursos limitados.

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Modelo de mundo (World model)

Representación interna que un sistema de IA construye sobre cómo funciona su entorno, permitiéndole predecir las consecuencias de distintas acciones antes de ejecutarlas.

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Modelo de razonamiento

Modelo de lenguaje diseñado o entrenado específicamente para dedicar más pasos de procesamiento interno antes de responder, mejorando su desempeño en problemas que requieren varios pasos lógicos.

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Modelo de recompensa

Modelo entrenado para predecir qué tan buena, según preferencias humanas, es una respuesta generada por otro modelo de IA.

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Modelo discriminativo

Modelo de IA entrenado para distinguir o clasificar entre categorías, sin necesariamente aprender a generar nuevos ejemplos de esos datos.

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Modelo fundacional

Modelo de IA de gran escala, entrenado sobre datos muy amplios y diversos, que sirve como base para adaptarse a muchas tareas distintas.

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Modelo generativo

Modelo de IA entrenado para aprender la distribución de un conjunto de datos, de forma que pueda generar ejemplos nuevos y plausibles similares a los originales.

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Modelo multimodal

Modelo de IA capaz de procesar y combinar distintos tipos de datos, como texto, imágenes, audio o video, dentro de un mismo sistema.

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Modelos abiertos vs. cerrados

Distinción entre modelos de IA cuyos parámetros son públicos y pueden descargarse y modificarse libremente, y modelos cuyo acceso está restringido a través de una API controlada por su creador.

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OCR (reconocimiento óptico de caracteres)

Tecnología que convierte imágenes de texto (como una foto de un documento escaneado) en texto digital editable y procesable.

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Olvido catastrófico

Fenómeno en el que una red neuronal pierde abruptamente su capacidad de resolver tareas aprendidas anteriormente, al ser entrenada con información nueva.

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Optimización por enjambre de partículas

Técnica de optimización inspirada en el comportamiento colectivo de bandadas de aves o bancos de peces, donde múltiples soluciones candidatas se mueven coordinadamente buscando la mejor respuesta.

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Perceptrón

Modelo matemático simple que imita el funcionamiento de una neurona biológica, y que sentó las bases históricas de las redes neuronales.

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Perplejidad (métrica de LLM)

Métrica que mide qué tan bien un modelo de lenguaje predice un texto, indicando qué tan 'sorprendido' queda ante la secuencia real de palabras.

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Planificación automática (AI planning)

Rama de la inteligencia artificial que diseña automáticamente una secuencia de acciones para alcanzar un objetivo específico, a partir de un estado inicial y un conjunto de acciones posibles.

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Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Área de la inteligencia artificial dedicada a que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano.

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Prompt de sistema (System prompt)

Instrucción inicial, generalmente invisible para el usuario final, que define el comportamiento, el rol y las restricciones de un modelo de lenguaje en una aplicación.

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Prompt engineering

Práctica de diseñar y ajustar las instrucciones que se le dan a un modelo de lenguaje para obtener mejores resultados.

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Q-learning

Algoritmo de aprendizaje por refuerzo que aprende el valor esperado de tomar cada acción posible en cada situación, sin necesitar un modelo previo del entorno.

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Question answering

Tarea de procesamiento de lenguaje natural en la que un sistema responde preguntas formuladas en lenguaje natural, ya sea a partir de un texto dado o de su conocimiento general.

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RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Técnica que combina un modelo de lenguaje con un sistema de búsqueda de información, para que sus respuestas se basen en fuentes reales y actualizadas.

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Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

Tarea de procesamiento de lenguaje natural que identifica y clasifica nombres de personas, lugares, organizaciones y otras entidades dentro de un texto.

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Reconocimiento de voz

Tecnología de IA que convierte lenguaje hablado en texto escrito.

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Reconocimiento facial

Tecnología de visión por computadora que identifica o verifica la identidad de una persona a partir de las características de su rostro.

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Red generativa antagónica (GAN)

Arquitectura de IA generativa donde dos redes neuronales compiten entre sí: una genera contenido falso y otra intenta distinguirlo del real.

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Red neuronal

Modelo computacional inspirado en el cerebro, formado por capas de nodos interconectados que aprenden patrones a partir de datos.

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Red neuronal convolucional (CNN)

Tipo de red neuronal especializada en procesar datos con estructura de grilla, como imágenes, detectando patrones visuales locales.

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Red neuronal de grafos (GNN)

Tipo de red neuronal diseñada para procesar datos estructurados como grafos, donde la información relevante está en las relaciones entre elementos, no solo en cada elemento individual.

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Red neuronal feedforward

Tipo más básico de red neuronal, en la que la información fluye en una sola dirección, desde la entrada hasta la salida, sin ciclos ni retroalimentación.

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Red neuronal recurrente (RNN)

Tipo de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos, manteniendo una memoria interna de lo que procesó anteriormente.

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Red neuronal siamesa

Arquitectura formada por dos (o más) redes idénticas que comparten los mismos parámetros, usada para medir qué tan similares son dos entradas.

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Reranking

Paso adicional en un sistema de búsqueda que reordena un conjunto inicial de resultados según su relevancia real para una consulta específica.

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Resumen automático de texto

Tarea de procesamiento de lenguaje natural que condensa un texto extenso en una versión más corta, conservando su información más relevante.

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Retropropagación (Backpropagation)

Algoritmo que calcula cómo ajustar los pesos de una red neuronal propagando el error de la predicción hacia atrás, capa por capa.

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RLAIF (aprendizaje por refuerzo con retroalimentación de IA)

Variante de RLHF donde las evaluaciones de calidad de las respuestas las genera otro modelo de IA, en lugar de evaluadores humanos.

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Inteligencia Artificial

RLHF (aprendizaje por refuerzo con feedback humano)

Técnica de entrenamiento que ajusta un modelo de lenguaje usando las preferencias de evaluadores humanos, para que sus respuestas sean más útiles y seguras.

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Robustez adversarial

Capacidad de un modelo de IA de mantener su desempeño incluso ante entradas diseñadas deliberadamente para engañarlo.

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Segmentación semántica

Tarea de visión por computadora que clasifica cada píxel individual de una imagen según la categoría de objeto a la que pertenece.

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Self-attention

Variante del mecanismo de atención en la que cada elemento de una secuencia se relaciona con todos los demás elementos de esa misma secuencia.

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Sesgo inductivo

Conjunto de supuestos incorporados en el diseño de un modelo, que lo predisponen a preferir ciertos tipos de patrones sobre otros al aprender de los datos.

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Inteligencia Artificial

Singularidad tecnológica

Concepto hipotético que describe un punto futuro en el que la inteligencia artificial superaría a la humana y comenzaría a mejorarse a sí misma a un ritmo acelerado e impredecible.

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Inteligencia Artificial

Síntesis de voz (Text-to-Speech)

Tecnología de IA que convierte texto escrito en habla generada artificialmente, con entonación y ritmo naturales.

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Inteligencia Artificial

Sistema multiagente

Arquitectura de IA donde varios agentes especializados colaboran, cada uno con un rol distinto, para resolver una tarea compleja de forma conjunta.

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Inteligencia Artificial

Sistemas de recomendación

Sistemas de IA que sugieren contenido, productos o acciones a un usuario, basándose en sus preferencias pasadas o en las de usuarios similares.

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Sistemas expertos

Programas de inteligencia artificial que usan un conjunto de reglas explícitas, definidas por especialistas humanos, para tomar decisiones dentro de un dominio específico.

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Inteligencia Artificial

SLAM (localización y mapeo simultáneos)

Técnica que permite a un robot construir un mapa de un entorno desconocido mientras, al mismo tiempo, determina su propia posición dentro de ese mapa.

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Super-resolución (IA)

Técnica de IA que aumenta la resolución de una imagen, generando detalles adicionales plausibles que no estaban presentes en la versión original de menor calidad.

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Inteligencia Artificial

Temperatura (IA generativa)

Parámetro que controla qué tan aleatoria o predecible es la salida de un modelo generativo: valores bajos producen respuestas más conservadoras, valores altos, más variadas y creativas.

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Inteligencia Artificial

Test de Turing

Prueba propuesta por Alan Turing en 1950 para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento conversacional indistinguible del de un humano.

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Inteligencia Artificial

Tokenización

Proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas (tokens), como palabras o fragmentos de palabras, para que un modelo de lenguaje pueda procesarlo.

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Inteligencia Artificial

Top-k sampling

Técnica de generación de texto que restringe la elección de la siguiente palabra a únicamente las k opciones más probables según el modelo.

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Inteligencia Artificial

Top-p sampling (Nucleus sampling)

Técnica de generación de texto que elige la siguiente palabra entre el conjunto más pequeño de opciones cuya probabilidad acumulada supera un umbral definido.

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Inteligencia Artificial

TPU (unidad de procesamiento tensorial)

Chip diseñado específicamente por Google para acelerar el entrenamiento y la ejecución de modelos de machine learning, especialmente redes neuronales.

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Inteligencia Artificial

Traducción automática neuronal

Enfoque de traducción automática que usa redes neuronales para traducir texto de un idioma a otro, aprendiendo patrones directamente de grandes volúmenes de texto bilingüe.

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Inteligencia Artificial

Transfer learning

Técnica que reutiliza el conocimiento adquirido por un modelo entrenado en una tarea, para acelerar y mejorar su aprendizaje en una tarea distinta pero relacionada.

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Inteligencia Artificial

Transferencia de estilo neuronal

Técnica que aplica el estilo visual de una imagen (como una pintura) al contenido de otra imagen distinta, combinando ambas en una nueva composición.

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Inteligencia Artificial

Transformer

Arquitectura de red neuronal basada en mecanismos de atención, que es la base de los modelos de lenguaje modernos.

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Inteligencia Artificial

Ventana de contexto

Cantidad máxima de texto (medida en tokens) que un modelo de lenguaje puede tener en cuenta al generar una respuesta.

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Inteligencia Artificial

Visión artificial 3D

Rama de la visión por computadora enfocada en percibir e interpretar la estructura tridimensional de un entorno a partir de imágenes o sensores especializados.

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Inteligencia Artificial

Visión por computadora

Campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y entender contenido visual, como imágenes y video.

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Inteligencia Artificial

Watermarking de IA

Técnica que incorpora una marca sutil e imperceptible en el contenido generado por IA, permitiendo identificarlo posteriormente como generado artificialmente.

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Inteligencia Artificial

Word2Vec

Técnica que aprende representaciones vectoriales de palabras a partir de su contexto, capturando relaciones de significado entre ellas.

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Inteligencia Artificial

Zero-shot learning

Capacidad de un modelo de resolver una tarea para la cual nunca recibió ejemplos específicos durante su entrenamiento o ajuste.

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