Inteligencia artificial (“IA”):
La IA es una tecnología que permite que los sistemas informáticos tengan inteligencia similar a la humana. Máquinas de IA; Su objetivo es realizar procesos como el aprendizaje, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje, la percepción visual y la toma de decisiones al igual que los humanos. Los componentes básicos de la IA son:
- Aprendizaje automático: Incluye algoritmos que permiten a la IA identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones. Por ejemplo, en un sitio de comercio electrónico, los clientes pueden determinar automáticamente los productos recomendados en función de los datos de compras anteriores y los hábitos de navegación.
- Procesamiento del lenguaje natural: El procesamiento del lenguaje natural es la comunicación entre máquinas y humanos al permitir que las computadoras comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano. Un ejemplo es cuando un “chatbot” de servicio al cliente comprende las preguntas de los usuarios y brinda respuestas en lenguaje natural.
- Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo permite que los sistemas aprendan y apliquen datos automáticamente a través de la abstracción jerárquica. Un ejemplo es cuando una aplicación de salud detecta signos de enfermedad mediante el análisis de imágenes médicas.
- Redes neuronales: Se trata de conexiones inspiradas en el cerebro humano basadas en la capacidad de procesamiento de la información y basadas en la capacidad de procesamiento de la información, que permiten a las máquinas reconocer patrones y tomar decisiones. Un ejemplo es que un sistema de reconocimiento facial puede verificar la identidad de las personas escaneando sus rostros.
- Sesgo algorítmico: Se refiere al concepto de que los algoritmos de IA pueden exhibir sesgos en función de los datos con los que están entrenados/alimentados, y que pueden conducir a una posible discriminación o injusticia. Un ejemplo es que un algoritmo de IA utilizado en procesos de reclutamiento está influenciado por sesgos como el género o la raza en los datos de entrenamiento, perjudicando sistemáticamente a ciertos grupos.
- IA ética: Es el desarrollo y uso de sistemas de IA con un enfoque en consideraciones éticas para garantizar la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas en los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, en los procesos de toma de decisiones de los vehículos autónomos, se puede dar cumplimiento a las normas éticas para comportarse de manera justa con los peatones y otros conductores.
- IA explicable: La idea de que las decisiones de los sistemas de IA deben ser comprensibles y descriptivas representa transparencia y confianza. Un ejemplo sería un sistema de IA que indique claramente las razones por las que se rechaza una solicitud de préstamo y explique cómo se tomó esta decisión.
- Aprendizaje supervisado: Un tipo de aprendizaje automático en el que los modelos se entrenan en conjuntos de datos etiquetados hace predicciones basadas en datos de entrada y etiquetas de salida conocidas. Un ejemplo sería un modelo entrenado en un conjunto de datos etiquetados para determinar si los correos electrónicos son spam o no.
- Aprendizaje no supervisado: Un enfoque de AA que analiza datos sin etiquetas definidas identifica patrones o relaciones por sí solo. Un ejemplo sería un modelo que analiza datos de ventas sin etiquetar para identificar segmentos de clientes.
Big Data:
Big data; Son datos muy grandes, muy diversos y que cambian rápidamente. Estos datos, que son difíciles de analizar con los métodos tradicionales de procesamiento de datos, a menudo se procesan con la ayuda de la IA. Estos datos tienen tres características principales:
- Volumen: El volumen de datos es bastante grande.
- Velocidad: Los datos se generan rápidamente y fluyen (por ejemplo: datos de redes sociales, datos de sensores).
- Variedad: Los datos pueden estar en diferentes formatos (por ejemplo: texto, video, audio, datos de sensores, etc.).
