Across
- 4. Proceso mediante el cual se alimenta a un modelo de IA con una gran cantidad de datos para que aprenda a reconocer patrones y mejorar su precisión.
- 8. Error sistemático o prejuicio reflejado en las respuestas o decisiones de una IA debido a datos de entrenamiento desequilibrados o discriminatorios.
- 9. Conjunto ordenado y finito de instrucciones o reglas bien definidas que una IA sigue paso a paso para resolver un problema o ejecutar una tarea.
- 10. Programa informático diseñado para simular una conversación con usuarios humanos, especialmente a través de internet o aplicaciones de mensajería.
- 11. Retraso temporal que ocurre desde que se envía una orden o pregunta a la IA hasta que esta genera y devuelve una respuesta.
- 13. Regularidad, secuencia o tendencia oculta que los algoritmos de aprendizaje detectan dentro de grandes conjuntos de datos.
- 14. Instrucción, texto o comando que un usuario le escribe a una IA generativa para obtener una respuesta o contenido específico.
- 15. Fase en la que una red neuronal ya entrenada aplica lo aprendido para hacer predicciones o responder ante datos nuevos y desconocidos.
- 16. Término que describe volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados que las IA procesan para aprender y encontrar patrones
- 17. Apellido del famoso matemático británico que propuso una prueba clásica para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del humano.
- 19. Capacidad de un sistema inteligente para operar, tomar decisiones y ejecutar acciones por sí mismo sin la intervención humana constante.
- 20. Tarea de aprendizaje automático que consiste en asignar una etiqueta o categoría predeterminada a un dato de entrada (por ejemplo, correo spam o no spam).
Down
- 1. Subcampo del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales profundas que imitan el funcionamiento del cerebro humano.
- 2. Rama de la inteligencia artificial enfocada en crear sistemas que aprenden automáticamente a partir de la experiencia y los datos.
- 3. Capacidad avanzada de una IA para procesar, combinar y comprender simultáneamente diferentes tipos de información como texto, audio e imágenes.
- 5. Estrategia o método basado en la experiencia y el ensayo-error que permite a un sistema encontrar soluciones aproximadas cuando la solución exacta es muy compleja.
- 6. Unidad matemática básica inspirada en las células cerebrales biológicas que compone las redes neuronales profundas.
- 7. Materia prima fundamental compuesta por hechos, números o información sin procesar que los modelos necesitan para entrenarse.
- 12. Uso de sistemas tecnológicos para realizar tareas repetitivas o procesos complejos sin intervención humana manual.
- 18. Fenómeno en el que un modelo de IA aprende demasiado bien los datos de entrenamiento específicos pero falla al intentar generalizar con datos nuevos