Each category is a question people ask about a technology, and its elements are the answers. Choose a category, then an element, to see its icon and what it means. New to the terms? Read the concepts.
¿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.
¿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.
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.Técnicas 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.