Podemos definir el machine learning como una rama de la Inteligencia Artificial que permite que los sistemas aprendan a partir de datos, y vayan ajustando sus parámetros internos para resolver problemas nuevos,
Hay cuatro tipos principales de machine learning, en función de los datos que utiliza: Aprendizaje supervisado (Supervised Learning) Básicamente, es el que utiliza datos etiquetados. Los datos etiquetados son conjuntos de datos
Además de los tipos principales de machine learning, existen enfoques intermedios y especializados: Aprendizaje semi-supervisado El aprendizaje semi-supervisado se utiliza cuando tenemos muy pocos datos etiquetados y muchos datos sin etiquetar. Etiquetar
A medida que los modelos de inteligencia artificial han crecido en escala y complejidad (especialmente en el ámbito del lenguaje natural y la IA generativa), han surgido nuevas técnicas diseñadas para afinar,
Además de los tipos de aprendizaje y las técnicas de ajuste y alineación, el desarrollo práctico de sistemas de inteligencia artificial requiere aplicar estrategias que mejoren la eficiencia, el rendimiento y la
En machine learning, un algoritmo es un conjunto de reglas matemáticas que permiten a una máquina aprender a partir de datos. Gracias a estos algoritmos, los sistemas pueden identificar patrones, reconocer relaciones
Los datos estructurados y los datos no estructurados se diferencian en cómo están organizados, cómo se pueden procesar y qué tipo de análisis permiten. Esta distinción es fundamental en inteligencia artificial y
La inferencia es la fase en la que un modelo de inteligencia artificial utiliza lo que ha aprendido durante el entrenamiento para generar una salida a partir de nuevos datos de entrada.
Un dataset es un conjunto estructurado de datos que se utiliza para entrenar, evaluar o analizar sistemas de inteligencia artificial. En el contexto de la IA y el machine learning, un dataset
El término pretraining aparece constantemente cuando se habla de modelos de lenguaje, transformers o modelos fundacionales. Entender qué significa exactamente es clave para no confundir capacidades del modelo con decisiones de uso