DESCUBRE NUESTRO ENFOQUE BASADO EN TAREAS

Las tareas de Inteligencia Artificial se refieren a desafíos o actividades que, cuando son ejecutadas por máquinas, imitan funciones cognitivas asociadas con la inteligencia humana.

Estas funciones incluyen aprender de la experiencia, interpretar y generar el lenguaje humano, reconocer e interpretar contenido visual, realizar acciones en el mundo físico o virtual, aplicar la lógica para resolver problemas y tomar decisiones, y comprender las palabras habladas.

El objetivo de las tareas de IA es automatizar o mejorar procesos que tradicionalmente requieren inteligencia humana, mejorando así la eficiencia, precisión y escalabilidad.

Aporte

Los datos o patrón que se espera que procese el modelo. Esto podría ser cualquier cosa, desde filas de datos numéricos, imágenes, texto, señales de audio hasta secuencias de acciones en un entorno. La naturaleza de la entrada está determinada por el dominio del problema y la tarea específica en cuestión.

Producción

La predicción, clasificación, decisión u otros tipos de respuesta que genera el modelo en función de la entrada. El resultado es la respuesta del modelo a la tarea para la que está diseñado, como una etiqueta en clasificación, un valor en regresión o una acción específica.

Meta

El objetivo específico que pretende alcanzar la tarea, que orienta la selección del algoritmo de aprendizaje y el diseño del modelo. El objetivo suele estar encapsulado en una función de pérdida o función objetivo que el modelo busca optimizar durante el entrenamiento.

Estrategia de aprendizaje

El método mediante el cual el modelo aprende de los datos para realizar su tarea. Diferentes tareas pueden requerir diferentes algoritmos de aprendizaje y optimización de hiperparámetros para poder extraer la mayor cantidad de información posible de los datos entrenables.

Métrica de evaluación

El criterio utilizado para evaluar el desempeño del modelo en la tarea. Estas podrían ser representaciones estándar de exactitud, precisión, recuperación o error (para tareas de clasificación, regresión o difusión) o métricas más complejas diseñadas para aplicaciones específicas.

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