Glosario de Términos
Glosario de Certificación GAIPC™
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Una subdisciplina de la inteligencia artificial que permite que los programas informáticos aprendan de los datos sin ser programados explícitamente para tareas específicas.
Aprendizaje No Supervisado
Un enfoque de aprendizaje automático donde el algoritmo encuentra patrones en los datos sin etiquetas preexistentes, frecuentemente usado para agrupar elementos similares o detectar anomalías.
Aprendizaje por Refuerzo
Un tipo de aprendizaje automático donde un agente (algoritmo) interactúa con un entorno para encontrar la solución óptima a través de intentos secuenciales (ensayo y error).
Aprendizaje Supervisado
Un enfoque de aprendizaje automático donde el algoritmo aprende de ejemplos etiquetados, utilizando características y resultados conocidos para hacer predicciones sobre nuevos datos.
Big Data
El volumen masivo de datos generados por la sociedad a través de actividades digitales, caracterizado por su gran escala y complejidad. Los ejemplos incluyen datos de motores de búsqueda, redes sociales y dispositivos IoT.
ChatGPT
Una herramienta conversacional de IA basada en el modelo GPT que utiliza IA generativa de texto entrenada en grandes cantidades de libros y sitios web. Funciona prediciendo la palabra más probable siguiente en una secuencia.
Deep Learning (Aprendizaje Profundo)
Una subdisciplina del Aprendizaje Automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas. Es particularmente efectivo para manejar grandes volúmenes de datos y tareas complejas como el reconocimiento de voz y el procesamiento de imágenes.
Fine-tuning (Ajuste Fino)
Una técnica donde los usuarios proporcionan nuevos datos de aprendizaje a un modelo de IA preexistente para optimizar su rendimiento para casos de uso específicos.
IA Generativa
Sistemas de IA capaces de crear varios tipos de contenido, incluyendo texto, imágenes, video y audio, basados en indicaciones o instrucciones de entrada.
Inteligencia Artificial (IA)
Cualquier tecnología algorítmica de información capaz de resolver problemas complejos típicamente atribuidos a humanos y animales, como la percepción, el razonamiento y la acción.
Internet de las Cosas (IoT)
Objetos instalados en nuestros entornos que recopilan datos continuamente a través de sensores y dispositivos conectados.
Modelo
La representación matemática de un problema dado en inteligencia artificial, utilizado para procesar datos y hacer predicciones o decisiones.
Modelos Fundamentales
Sistemas de IA complejos y costosos de desarrollar que pueden ser reutilizados y adaptados por diferentes usuarios para varios casos de uso, también conocidos como modelos de IA de propósito general.
Procesamiento del Lenguaje Natural
La capacidad de los sistemas de IA para interpretar y procesar el lenguaje humano, permitiéndoles entender y responder a entradas de texto o voz.
Redes Neuronales Artificiales
Sistemas informáticos inspirados en las redes neuronales biológicas, compuestos por miles o millones de neuronas artificiales que procesan información. No son réplicas exactas del cerebro humano, sino sistemas inspirados en su arquitectura.
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Un tipo especial de red neuronal que procesa datos en partes o "ventanas" secuenciales, particularmente útil para el análisis y reconocimiento de imágenes.
RLHF (Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana)
Una técnica utilizada para mejorar los sistemas de IA incorporando preferencias humanas en las respuestas y el comportamiento del modelo.
Transformer
Un algoritmo que permite a las computadoras enfocarse rápidamente en la información más relevante y procesar muchas tareas en paralelo, originalmente diseñado por investigadores de Google.
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