Es el resultado de entrenar un algoritmo con datos: una representación matemática capaz de estimar un valor o clasificar una situación que no ha visto antes. Predecir la demanda, detectar fraude o recomendar contenido son ejemplos habituales. Un buen modelo generaliza, es decir, acierta con datos nuevos y no solo
Fundamentos
Son el conjunto de ejemplos con los que se «enseña» a un modelo para que descubra patrones. Su cantidad, variedad y calidad condicionan directamente lo que el sistema puede aprender: datos sesgados o incompletos producen modelos sesgados o poco fiables. Suelen separarse en subconjuntos de entrenamiento, validación y prueba para
Un algoritmo es una secuencia finita, ordenada y no ambigua de pasos que transforma unas entradas en unas salidas para resolver un problema. En IA, los algoritmos definen cómo un modelo aprende de los datos y cómo genera sus predicciones. Su claridad y eficiencia determinan buena parte de la calidad
Fundamentos
Es un modelo computacional inspirado (de forma simplificada) en la manera en que las neuronas biológicas se conectan y transmiten señales. Está compuesta por nodos organizados en capas que reciben entradas, las ponderan y producen una salida. Ajustando esos pesos durante el entrenamiento, la red «aprende» a asociar entradas con
Fundamentos
Es un subconjunto del aprendizaje automático basado en redes neuronales con muchas capas, capaces de aprender representaciones cada vez más abstractas de los datos. Cada capa transforma la información de la anterior, lo que permite abordar problemas complejos como el reconocimiento de imágenes o el lenguaje. Su despegue se debe
Fundamentos
Es la rama de la IA en la que un sistema mejora su desempeño a partir de datos y experiencia, en lugar de seguir reglas escritas a mano para cada caso. El programa detecta patrones en ejemplos previos y los usa para responder ante situaciones nuevas. Es hoy el motor