Inteligencia De Negocio

Front 1

Inteligencia Artificial

Back 1

Es la disciplina que intenta replicar y desarrollar la inteligencia y sus procesos implicados a través de computadoras.

Front 2

Machine learning

Back 2

También llamado aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

Front 3

Deep learning

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Es un tipo de Machine learning que entrena a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla la identificación de imágenes o hacer predicciones. En lugar de organizar datos para que se ejecuten a través de ecuaciones predefinidas el deep learning configura parámetros básicos acerca de los datos y entrena a las computadoras para que aprendan por cuenta propia reconociendo patrones mediante el uso de muchas capas de procesamiento.

Front 4

Negocios con inteligencia artificial son futuristas

Back 4

Porque pueden contar con la percepción del entorno para encontrar oportunidades.

Front 5

Gradiente descendente

Back 5

Es un algoritmo de optimización genérico con capacidad de encontrar la solución óptima a ciertos problemas.

Front 6

Modelo de regresión

Back 6

Es un subcampo de machine learning supervisado su propósito es establecer un modelo para la relación entre un cierto número de características y una variable objetivo continua. En los problemas de regresión perseguimos obtener una respuesta cuantitativa como por ejemplo predicciones sobre precios de inmuebles o el número de segundos que alguien dedicara a visualizar un video.

Front 7

Modelo de clasificación

Back 7

La clasificación es una subcategoría del aprendizaje supervisado en la que el objetivo es predecir las etiquetas de clase categóricas (discreta, valores no ordenados, pertenencia a grupo) de las nuevas instancias, basándonos en las observaciones pasadas.

Front 8

Modelo de clustering

Back 8

El clustering es una tarea que tiene como finalidad principal lograr el agrupamiento de conjuntos de objetos no etiquetados, para lograr construir subconjuntos de datos conocidos como clusters. Cada cluster dentro de un grafo está formado por una colección de objetos o datos que a términos de análisis resultan similares entre sí, pero que poseen elementos diferenciales con respecto a otros objetos pertenecientes al conjunto de datos y que pueden conformar un cluster independiente.

Front 9

Modelo de reglas de asociación

Back 9

Los algoritmos de reglas de asociación tienen como objetivo encontrar relaciones dentro de un conjunto de transacciones, en concreto, ítems o atributos que tienden a ocurrir de forma conjunta. En este contexto como el término transacción hace referencia a cada grupo de eventos que están asociados de alguna forma, por ejemplo: la cesta de la compra en un supermercado. Los libros que compra un cliente en una librería. Las páginas web visitadas por un usuario. Las características que aparecen de forma conjunta.

Front 10

Algoritmos genéticos

Back 10

Los algoritmos genéticos son métodos sistemáticos para la resolución de problemas de búsqueda y optimización que aplican los mismos métodos de la evolución biológica: Selección basada en la población, reproducción sexual y mutación.

Front 11

Modelo de procesamiento de lenguaje natural

Back 11

El procesamiento de lenguaje natural es el campo de conocimiento de la inteligencia artificial qué se ocupa de investigar la manera de comunicar las máquinas con las personas mediante el uso de lenguas naturales, cómo en español, siendo que virtualmente, cualquier lengua humana puede ser tratada por los ordenadores. Lógicamente, limitaciones de interés económico o práctico hacen que solo las lenguas más habladas o utilizadas en el mundo digital tengan aplicaciones en uso.

Front 12

Perceptron

Back 12

En el campo de las redes neuronales, el perceptrón se refiere a: la neurona artificial o unidad básica de inferencia en forma de discriminador lineal, a partir de lo cual se desarrolla un algoritmo capaz de generar un criterio para seleccionar un subgrupo a partir de un grupo de componentes más grande.

Front 13

Red neuronal artificial red neuronal convolucional

Back 13

Las redes neuronales artificiales consisten principalmente en un conjunto de unidades llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitir señales, siendo que la información de entrada atraviesa la red neuronal produciendo varios valores de salida, este tipo de redes neuronales son las más básicas.