Archivos: Glosario

El recall, también conocido como exhaustividad, es una métrica en aprendizaje automático que mide la proporción de casos positivos que un modelo de clasificación logra identificar correctamente en relación con el total de casos positivos reales. En otras palabras, indica

Una Convolutional Neural Network (CNN) es un tipo de red neuronal diseñada para procesar datos estructurados en forma de cuadrículas, como imágenes. Emplea capas de convolución para detectar patrones y características en los datos, y es ampliamente utilizada en tareas

Las Redes Generativas Adversarias (GANs) son un tipo de modelo de inteligencia artificial donde dos redes neuronales, una generativa y otra discriminatoria, compiten y se entrenan simultáneamente. La red generativa crea datos nuevos y realistas, mientras que la discriminativa evalúa

Las redes neuronales son un conjunto de algoritmos modelados a partir del cerebro humano. Están diseñados para reconocer patrones y consisten en capas de nodos, o "neuronas," con funciones de activación específicas. Las redes neuronales son la base del deep

La regresión es un método estadístico utilizado en el aprendizaje automático para predecir o modelar relaciones entre variables. Se usa principalmente en problemas de predicción numérica, donde se busca encontrar una relación matemática que permita estimar un valor de salida

El reskilling es el proceso de capacitar a los empleados para que adquieran nuevas habilidades necesarias para desempeñar roles diferentes dentro de la organización. En el contexto de la inteligencia artificial, implica formar a los empleados en áreas como machine

¿Qué es responsible AI? Responsible AI hace referencia a un conjunto de prácticas y principios que aseguran el desarrollo, implementación y uso ético de la inteligencia artificial. Su objetivo es garantizar que las soluciones de IA sean justas, transparentes, seguras

Reinforced Learning from Human Feedback (RLHF) es una técnica avanzada de aprendizaje por refuerzo que utiliza retroalimentación humana para entrenar modelos de inteligencia artificial. En RLHF, un modelo aprende optimizando sus decisiones basándose en las preferencias y valoraciones proporcionadas por

Tipo de red neuronal artificial en la que las conexiones entre nodos forman un ciclo. Esto permite que la red pueda mantener y utilizar información previa en la secuencia (como si tuviera memoria), lo que hace que sea útil para

La ROC Curve (Receiver Operating Characteristic Curve) es un gráfico utilizado en estadísticas para ilustrar el rendimiento de un modelo de clasificación en todos los umbrales de decisión. Específicamente, muestra la relación entre la tasa de verdaderos positivos y la