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Flashcards

IAO

DAVID RICO MENENDEZ Ingeniería Spanish 80 cards

Cards in this deck (80)

  1. 1Situación en la que la información se puede entender o interpretar de más de una manera.Ambigüedad
  2. 2Técnica utilizada para captar el tono emocional que expresan un conjunto de palabras y detectar así opiniones o emociones.Análisis de sentimiento
  3. 3Un método para entrenar redes de neuronas artificiales en el que solo se le muestran los estímulos de entrada, ya que la red se organiza por sí sola.Aprendizaje no supervisado
  4. 4Es un área del aprendizaje automático en la que un agente en un entorno determinado debe determinar que acciones realizar para maximizar la recompensa que recibirá.Aprendizaje por refuerzo
  5. 5Un método para entrenar redes de neuronas artificiales en el que los casos de ejemplo (con salida incluida) se le pasan a la red como entrada y los pesos se ajustan para minimizar el error cometido en la salida.Aprendizaje supervisado
  6. 6Una presentación gráfica de una secuencia de decisiones interrelacionadas que se toman teniendo en cuenta un riesgo asumido. Esta técnica clasifica entidades específicas en clases particulares basándose en sus características.Árbol de decisión
  7. 7Es una categoría de los algoritmos de minería de textos que establece relaciones sobre elementos que ocurren juntos en un determinado registro asincrónico.Asociación
  8. 8Biológicamente hablando se define como la prolongación de la neurona especializada en conducir el impulso nervioso desde el cuerpo celular hacia otra célula. En Redes de Neuronas Artificiales se define como la salida de la neurona que conecta con las entradas de la capa posterior de la red.Axón
  9. 9Es una colección de hechos, reglas y procedimientos esquematizados. Contiene toda la información y conocimiento sobre un campo específico.Base de Conocimiento
  10. 10Es aquel 'síndrome' asociado a sistemas que no son capaces de dar explicación alguna a las soluciones que aportan.Caja negra
  11. 11capa de neuronas que recibe sus entradas de la capa anterior y las convierte en salidas que son procesadas por las capas siguientesCapa oculta
  12. 12Tipos de datos que representan etiquetas de varias clases utilizadas para dividir una variable en grupos sencillos, pueden ser ordinales o nominalesCategóricos
  13. 13Es la tarea de minería de datos más común. Su objetivo es analizar los datos históricos y crear un modelo que pueda predecir la claseClasificación
  14. 14El análisis de la secuencia de clicks que realiza un usuario en una determinada página web, con el fin de entender su comportamientoClickstream analysis
  15. 15Es una tarea que tiene como finalidad lograr el agrupamiento de conjuntos de objetos o datos no etiquetados para lograr construir subconjuntos de datos conocidosClustering
  16. 16estudio y el desarrollo de sistemas y dispositivos que pueden reconocer, interpretar, procesar y estimular las emociones humanasComputación afectiva
  17. 17rama de las Ciencias de la Computación dedicada al estudio de una clase de algoritmos basados en los principios Darwinianos de la selección naturalComputación evolutiva
  18. 18Características o aspectos clave generados de una colección de documentos utilizando algún tipo de método.Concepto
  19. 19Es un conjunto lo más extenso y ordenado posible de datos o textos científicos literarios, etc. Que pueden servir de base a una investigación.Corpus
  20. 20Metodología o estándar más usado para realizar minería de datos que consta de 6 pasosCRISP-DM
  21. 21Una solución candidata para un algoritmo genéticoCromosoma
  22. 22La combinación de partes de dos soluciones superiores por parte de un algoritmo genético en un intento de producir una solución aún mejor.Cruce
  23. 23Almacén electrónico donde se mantiene una gran cantidad de informaciónData warehouse
  24. 24Tipo de datos que pueden ser ordenados y procesados por las herramientas de minería de datos. Se clasifican como categóricos o numéricosDatos estructurados
  25. 25Datos representados por números en un rango continuo. Pueden ser en intervalo o en ratioDatos numéricos
  26. 26Área del conocimiento a la que queda limitado un sistema expertoDominio
  27. 27Concepto de algoritmos genéticos por el que algunas de las mejores soluciones son migradas a la siguiente generación para preservar la mejor soluciónElitismo
  28. 28Dícese de cada hiperenlace en la web que representa un arco en un grafo webEnlace
  29. 29Tarea de asignar apropiadamente la categoría sintáctica a las palabras de un textoEtiquetado de palabras (POS tagging
  30. 30Cambio o transformación gradual de algo, como un estado, una circunstancia, una situación, unas ideas, etc.Evolución
  31. 31Un ser humano que ha desarrollado un alto nivel de competencia en la formulación de juicios en un ámbito específico, generalmente reducidoExperto
  32. 32Dicho de un sistema experto, el proceso de razonamiento y justificación de conclusiones del sistemaExplicación
  33. 33Concepto que representa el tipo de conexión entre neuronas que solo va dirigida hacia delante, no permitiendo la existencia de ciclosFeedforward
  34. 34Medida que indica que tan adecuada es una solución con respecto a lo que se pide, obtenido a través de una función de evaluación definida por el programadorFitness
  35. 35Unidad más pequeña de la codificación de una solución en un algoritmo genéticoGen
  36. 36Parámetro ajustable que permite controlar el proceso de entrenamiento de un modelo en una red neuronalHiperparámetro
  37. 37En computación evolutiva, se define como una solución del problema a resolverIndividuo
  38. 38Término acuñado por el gobierno alemán para describir la digitalización de sistemas y procesos industriales y su conexión mediante IoT para conseguir una mayor flexibilidad e individualización de los procesos productivos.Industria 4.0
  39. 39Proceso de encadenar múltiples reglas basadas en los datos de los que se dispone en un sistema experto.Inferencia
  40. 40Capacidad de tomar decisiones sensatas o llegar a conclusiones razonables. También se entiende en este contexto como tener cierto criterioJuicio
  41. 41Es un proceso no trivial que identifica patrones válidos, previamente desconocidos, potencialmente útiles y fundamentalmente entendibles en los datosKDD
  42. 42campo que surge de diversas disciplinas, para intentar derivar patrones (información), utilizando grandes volúmenes de datosMinería de datos
  43. 43Disciplina que se centra en la extracción de información de forma generalMinería de texto
  44. 44mecanismo que recopila la información disponible en los servidores web y la distribuye a los usuarios por medio del proceso de crawlingMotor de búsqueda
  45. 45Contiene las estrategias de inferencia y los controles utilizados por los expertos para manipular las bases de datos de conocimiento y de dominio.Motor de inferencia
  46. 46Un operador genético que provoca un cambio aleatorio en una solución potencialMutación
  47. 47Una célula de una red neuronal, ya sea biológica o artificialNeurona
  48. 48Fenómeno que ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático se adapta exactamente al conjunto de datos de entrenamientoOverfitting
  49. 49Familia de algoritmos que permiten asignar de forma numérica la relevancia de los documentos indexados por un motor de búsquedaPageRank
  50. 50Relación matemática que puede ser numérica y/o simbólica entre los elementos de datos. Se pueden dividir en explicativos (o descriptivos) y predictivosPatrón
  51. 51Una estructura temprana de red neuronal que no emplea una capa ocultaPerceptrón
  52. 52Sabiduría, práctica, experiencia y habilidad de una ciencia o artePericia
  53. 53Valor por el cual se multiplica la salida de una neurona en una red neuronal artificialPeso
  54. 54significan Procesamiento del Lenguaje NaturalPNL
  55. 55En computación evolutiva, se define como el conjunto de posibles soluciones del problema a tratar.Población
  56. 56Porcentaje de instancias clasificadas como positivas son realmente positivasPrecisión
  57. 57técnica que sirve para modelar la relación entre variables escogidas, así como para predecir valores basándonos en el modeloRegresión
  58. 58Creación de nuevas generaciones de soluciones mejoradas mediante el uso de un algoritmo genético.Reproducción
  59. 59El algoritmo de aprendizaje supervisado más utilizado en computación neuronal. Comenzando con la capa de salida, los errores entre las salidas reales y deseadas se utilizan para corregir los pesos de las conexiones a la capa anterior.Retropropagación
  60. 60Datos aleatorios o inconexos que se confunden con los datos originales, siendo necesario realizar un proceso de filtrado previo al análisis de dichos datosRuido
  61. 61Técnica basada en la navegación y extracción de datos masivos de una página web para ser manipulados posteriormenteScrapping
  62. 62Tipo de red que utiliza formalismos basados en relaciones para representar el conocimiento de un dominio.Semántica
  63. 63herramienta específica que contiene los elementos esenciales para construir un Sistema Experto.Shell
  64. 64La conexión (pesos en una RNA) entre los elementos de procesamiento de una red neuronalSinapsis
  65. 65dispositivo que integra capacidades de computación, almacenamiento y comunicación para controlar e interactuar con un proceso físicoSistema ciber-físico
  66. 66Proceso de reducir las palabras a su raíz.Stemming
  67. 67Palabras que ya están previamente filtradas tanto antes como después del proceso de datos del lenguaje natural, no hay una lista universal pero la mayoría son artículos, verbos auxiliares o palabras específicas del contexto que no tiene un valor útil.Stop Words
  68. 68modelo de aprendizaje supervisado con algoritmos de aprendizaje asociados que analizan datos para clasificación y regresión.Support Vector Machine (SVM)
  69. 69Dirección que experimenta un conjunto de datos, referentes a un tema específico, en un determinado periodo de tiempoTendencia
  70. 70Es una palabra o un conjunto de palabras extraída directamente del corpus de un dominio determinado por medio de métodos relacionados con el procesamiento del lenguaje naturalTérmino
  71. 71Ecuación para establecer el valor de un índice. Tiene en cuenta la frecuencia donde un término aparece en el documento y las veces que aparece en el corpusTF-IDF
  72. 72Bloque de texto categorizado en una sentencia, así esta categoría está relacionada con la función que dicho token representaToken
  73. 73Es el proceso de dividir un texto en oraciones y estas en palabrasTokenización
  74. 74Modo de selección de población para la fase cruzamiento. Se eligen N individuos al azar y el que tenga mejor fitness es el elegido para pasar a la población de cruzamiento. Se realiza tantas veces como individuos se vayan a cruzar.Torneo
  75. 75Valor no dependiente de la entrada que determina si una neurona se activa o noUmbral
  76. 76Array de términos importantes extraídos del corpus. Contiene cuantas veces apareceVector de Términos
  77. 77También llamado "araña" es una pieza de software que sistemáticamente navega por la World Wide Web con el propósito de encontrar y recolectar (hacer fetch de) páginas webWeb crawler
  78. 78Proceso de descubrir relaciones intrínsecas de los datos web, los cuáles son expresados en forma de texto, enlaces o uso de la informaciónWeb mining de Contenido
  79. 79Es el proceso de descubrir información de la estructura de la webWeb Mining de Estructura
  80. 80Es el estudio de técnicas que puedan predecir el comportamiento del usuario cuando éste interacciona con la webWeb Mining de Utilización

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Ingeniería Flashcards on IAO, created by DAVID RICO MENENDEZ on 24/10/2021.
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