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¿Qué algoritmo o modelo procesa los datos?

Lo que procesa los datos de entrada — la familia de algoritmos, la clase de modelo o la técnica que se usa para convertir las entradas en resultados.

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Algoritmo o modelo

¿Qué algoritmo o modelo procesa los datos?

Lo que procesa los datos de entrada — la familia de algoritmos, la clase de modelo o la técnica que se usa para convertir las entradas en resultados.

Datachain

Answer
Some devices pass data on without processing it. Answer it when something turns inputs into outputs.
Icon shape
Data in motion: what goes in, what processes it, and what comes out.

Variables

  • Descripción Optional

Análisis de afecto y emocionesTécnicas que infieren el estado emocional, el ánimo o el sentimiento a partir de texto, voz, expresiones faciales o señales fisiológicas. Se usan para medir el sentir de una multitud, evaluar la experiencia de un servicio o detectar señales de angustia. La precisión y la equidad cultural de la inferencia de emociones están en disputa, y algunas jurisdicciones restringen su uso en lugares de trabajo y servicios públicos.Detección de anomalíasTécnicas que señalan eventos, patrones o valores inusuales que se apartan de una referencia aprendida del comportamiento normal. Se usan para predecir fallas de equipos, detectar fraudes e intrusiones, vigilar fugas de agua y alertar sobre flujos inusuales de multitudes. Sus resultados suelen ser puntajes comparados con un umbral, más que decisiones directas.Reconocimiento biométricoTécnicas que identifican o verifican a una persona específica a partir de señales biológicas — rostro, huella dactilar, voz, iris o forma de caminar. Se distingue de la visión por computadora genérica porque el resultado está vinculado a una persona con nombre. Muchas jurisdicciones restringen o prohíben el reconocimiento biométrico en espacios de acceso público.Clasificación y predicciónTécnicas que asignan una etiqueta a una entrada o estiman un resultado numérico — incluidos clasificadores (spam o no spam, nivel de riesgo), modelos de regresión (demanda prevista, espera estimada) y modelos de pronóstico de series de tiempo (pasajeros en la próxima hora, carga de energía). Se construyen a partir de datos históricos etiquetados, con modelos estadísticos o de aprendizaje automático.Agrupamiento y segmentaciónTécnicas que agrupan personas, lugares o eventos según su similitud, sin usar etiquetas definidas de antemano. Se usan para segmentar audiencias, patrones de movilidad, perfiles de consumo de energía o zonas de demanda de servicios. Sus resultados son asignaciones a grupos que los sistemas posteriores pueden tratar como categorías — aunque los grupos son inferidos, no definidos por una persona.Visión por computadoraTécnicas que interpretan imágenes o video — cuentan personas, detectan objetos, leen texto en imágenes, siguen movimientos o segmentan escenas. Son comunes en la detección de ocupación, el monitoreo de tráfico y multitudes, la asistencia para la accesibilidad y la inspección de señalización. Se distingue del reconocimiento biométrico, que identifica a personas específicas.Modelos de lenguajeModelos que leen, escriben, resumen, traducen o mantienen una conversación en lenguaje humano. Incluye los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), los chatbots y los sistemas que generan texto. Funcionan prediciendo los tokens siguientes más probables a partir de la entrada y de cualquier contexto previo.OptimizaciónTécnicas que buscan la mejor asignación, ruta, horario o distribución dentro de ciertas restricciones. Incluye rutas de vehículos, sincronización de semáforos para el transporte público, programación de energía y climatización, turnos de personal y asignación de recursos. Funciona explorando posibilidades para maximizar o minimizar un objetivo declarado, como el costo, el tiempo o las emisiones.Transformación para proteger la privacidadTécnicas cuya tarea principal es transformar los datos de entrada para eliminar, difuminar o reemplazar los detalles que identifican a alguien antes de cualquier uso posterior. Incluye difuminado de rostros, ocultamiento de placas, tokenización, k-anonimización, privacidad diferencial y generación de datos sintéticos. Funciona como una barrera entre los datos recopilados sin procesar y los datos que se usan para análisis o decisiones.Recomendación y rankingTécnicas que sugieren u ordenan opciones para una persona — servicios, listados, noticias, opciones de orientación — según sus preferencias, su comportamiento o su similitud con otras personas. Incluye filtrado colaborativo, sistemas de recomendación basados en contenido y ranking aprendido. Personaliza lo que ve cada persona a partir del mismo catálogo de base.Búsqueda y recuperaciónTécnicas que encuentran y muestran contenido relevante de un conjunto de documentos, registros o archivos multimedia en respuesta a una consulta. Incluye búsqueda semántica, recuperación vectorial y procesos de generación aumentada por recuperación (RAG) que entregan pasajes relevantes a un modelo de lenguaje. Se usan para responder preguntas sobre documentos, consultar registros públicos y buscar en bibliotecas o archivos.Voz y audioTécnicas que convierten las palabras habladas a otros formatos y viceversa, o que clasifican sonidos que no son habla. Incluye voz a texto (transcripción), texto a voz (voz sintética), detección de palabras clave y detección de eventos sonoros. La voz como identidad (reconocer quién habla) corresponde a Reconocimiento biométrico.