Etiqueta: Aprendizaje Automático
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Entrenamiento (Training)
El Entrenamiento es el proceso mediante el cual un modelo de Inteligencia Artificial aprende a realizar una tarea específica. Es la fase de «estudio» donde la IA ajusta sus parámetros internos basándose en los datos que se le proporcionan (el dataset). Siguiendo la analogía del estudiante, el entrenamiento serían las horas de estudio, la realización…
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Dataset
Un Dataset (conjunto de datos) es, simplemente, la colección de información que se utiliza para entrenar y/o evaluar un modelo de Inteligencia Artificial. Es el material de estudio fundamental para que la IA pueda aprender. Piensa en ello como los libros de texto, los ejercicios resueltos y los exámenes de prueba que usaría un estudiante.…
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Aprendizaje no supervisado
A diferencia del supervisado, el Aprendizaje No Supervisado es como aprender descubriendo patrones por uno mismo, sin etiquetas ni respuestas predefinidas. Aquí, el sistema de IA recibe datos «crudos», sin ninguna indicación sobre lo que significan o cómo están organizados. Imagina que le das a la IA una enorme colección de noticias de diferentes fuentes…
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Aprendizaje supervisado
Dentro del Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Supervisado es como aprender con un profesor que te da las respuestas correctas. En este enfoque, el sistema de IA se entrena con un conjunto de datos donde cada ejemplo viene «etiquetado» con la solución correcta. Imagina que quieres enseñar a una IA a distinguir entre correos electrónicos que…
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Aprendizaje automático (Machine Learning)
El Aprendizaje Automático, o Machine Learning (ML), es una rama de la Inteligencia Artificial que se centra en una idea clave: las máquinas pueden aprender por sí mismas a partir de datos, sin necesidad de ser programadas explícamente para cada tarea. Piensa en cómo aprende un niño: no le das reglas exactas para reconocer a…