Los conceptos básicos de la inteligencia artificial incluyen aprendizaje automático, algoritmos, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. También se pueden incluir en esta lista conceptos como búsqueda, optimización y tomada de decisiones. La inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una máquina o computadora para simular la inteligencia humana, y estos conceptos básicos son la base para la creación de sistemas de IA.
Aprendizaje automático: técnica que utiliza algoritmos y modelos matemáticos para permitir que un sistema aprenda y mejore su precisión a medida que se le proporciona más datos.
Redes neuronales: estructuras matemáticas que imitan el comportamiento de las redes de neuronas en el cerebro humano y que se utilizan en el aprendizaje automático para modelar patrones complejos en los datos.
Regresión: Es una técnica estadística que se utiliza para predecir valores numéricos continuos a partir de un conjunto de datos. Esto puede ser útil en una variedad de aplicaciones, como la predicción del precio de las acciones en bolsa, la estimación de la demanda de un producto o la previsión del tiempo. La regresión a través del deep learning o aprendizaje profundo se puede utilizar para mejorar la precisión de estas predicciones y, en consecuencia, tomar decisiones más informadas en una amplia gama de campos.
Clasificación: técnica de aprendizaje automático llamada regresión logística, se utiliza para clasificar elementos en un conjunto de datos en diferentes categorías. Por ejemplo, se puede utilizar para clasificar imágenes en diferentes categorías como tipos de clientes, diferentes calidades y calibres frutas o para clasificar correos electrónicos en spam y no spam. Básicamente se utiliza para predecir una o muchas variables categóricas en función de una o más variables predictoras.
Análisis de componentes principales: técnica de análisis de datos que se utiliza para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos y extraer las características más relevantes.
Análisis de cluster: técnica de análisis de datos que se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos de observaciones similares.
Bosques aleatorios: Es un algoritmo de aprendizaje automático utilizado en la minería de datos y en el análisis predictivo. Se llama así porque consta de una gran cantidad de árboles de decisión que trabajan juntos para hacer predicciones. Cada árbol en el bosque realiza una predicción independiente y, cuando se combinan todas las predicciones, se obtiene un resultado más preciso que si se utilizara solo un árbol de decisión. Esto lo convierte en un algoritmo muy potente para resolver problemas complejos.
Optimización: proceso de encontrar la mejor solución posible para un problema dado, teniendo en cuenta un conjunto de restricciones y objetivos.
