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IA A-Z: Tipologías de Inteligencia Artificial

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Un слово por cada letra sobre IA

Created by

Miriam Guadalupe Mexicano Vargas
Miriam Guadalupe Mexicano Vargas
Mexico

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IA A-Z: Tipologías de Inteligencia Artificial
 

IA A-Z: Tipologías de Inteligencia ArtificialOnline version

Un слово por cada letra sobre IA

by Miriam Guadalupe Mexicano Vargas
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
X
Y
Z

Empieza por A

Proceso mediante el que un sistema mejora su rendimiento a partir de datos.

Empieza por B

Enfoque probabilístico que actualiza creencias ante nueva evidencia.

Empieza por C

Asignación de ejemplos a categorías predefinidas.

Empieza por D

Técnica de redes neuronales con múltiples capas para extraer características complejas.

Empieza por E

Algoritmo que aplica selección natural para optimizar soluciones.

Empieza por F

Enfoque que maneja incertidumbre mediante conjuntos difusos.

Empieza por G

Capacidad de rendir bien en datos no vistos previamente.

Empieza por H

Combina métodos distintos para resolver problemas de IA.

Empieza por I

Proceso de deducir probabilidades o conclusiones a partir de un modelo.

Empieza por J

Medida de similitud entre conjuntos utilizada en tareas de comparación.

Empieza por L

Sistema que gestiona razonamientos con verdad parcial en lugar de absoluto.

Empieza por M

Representación matemática entrenada para hacer predicciones.

Empieza por N

Inspirado en redes que procesan información mediante neuronas artificiales.

Empieza por O

Ajuste de parámetros para mejorar un objetivo determinado.

Empieza por P

Unidad básica de una red que aplica una función de activación.

Empieza por Q

Algoritmo de refuerzo para aprender políticas a partir de recompensas.

Empieza por R

Conjunto de neuronas artificiales interconectadas que procesan información.

Empieza por S

Tipo de aprendizaje que usa ejemplos etiquetados para entrenar.

Empieza por T

Arquitectura basada en atención que procesa secuencias de forma paralela.

Empieza por U

Aprendizaje que descubre estructuras en datos sin etiquetas.

Empieza por V

Campo que interpreta imágenes mediante algoritmos para extraer información.

Empieza por X

Algoritmo de boosting eficiente para clasificación y regresión.

Empieza por Y

Familia de modelos para detección de objetos en imágenes.

Empieza por Z

Aprendizaje que reconoce clases no vistas durante el entrenamiento.

 
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