Archivos: Glosario

Proceso de transferencia de datos en una configuración continua. Se utiliza principalmente en la transmisión en tiempo real de datos que se están generando o recibiendo.

Algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para problemas de clasificación y regresión. Busca encontrar un hiperplano óptimo que mejor separe dos clases de datos, maximizando los puntos de datos más cercanos a este hiperplano. Es eficiente en la clasificación de datos

Un tensor es una estructura de datos que generaliza escalares, vectores y matrices a dimensiones más altas y es fundamental en varios campos, incluida la inteligencia artificial. En términos simples, es un arreglo multidimensional: un escalar es un tensor de

Biblioteca de código abierto desarrollada por Google que se utiliza para diseñar, construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo.

El Test de Turing es un concepto propuesto por el matemático y científico de la computación Alan Turing en 1950. En el contexto de la inteligencia artificial (IA), el Test de Turing es un experimento mental diseñado para evaluar la

Unidad indivisible o elemento básico de un lenguaje. Puede ser una palabra, número, símbolo o cualquier otro componente que tenga un significado específico dentro de un contexto particular. Por ejemplo, durante el proceso de tokenización, un texto se descompone en

Biblioteca de código abierto que se utiliza para diseñar, construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Una TPU, o Tensor Processing Unit, es un tipo de procesador desarrollado específicamente para acelerar tareas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Diseñada por Google, se especializa en operaciones de alta velocidad y alto volumen con tensores, que son estructuras

Transfer Learning en la inteligencia artificial es una técnica que implica tomar un modelo desarrollado para una tarea y reutilizarlo en una segunda tarea relacionada. Por lo general, comienza con un modelo preentrenado en un gran conjunto de datos, como

Arquitectura de modelo que utiliza mecanismos de atención para capturar el contexto en secuencias de datos. Los mecanismos de atención son componentes clave en modelos de inteligencia artificial que permiten a la red centrarse en partes específicas de la entrada