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Glossary

0-9
6DoF pose estimation4D data5G + AI1-shot learning0-shot learning3D convolution8-bit quantization7D representation2-stage detector9-layer network
A
Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithm
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
Classifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbot
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpochExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward PropagationFoundation Model
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hierarchical ModelHeuristicHallucinationHidden LayerHyperparameter
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JuxtapositionJitteringJAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-lines
K
K-Shot LearningKernel TrickK-means ClusteringKnowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
NLP / Natural Language ProcessingNovelty Detection / Anomaly DetectionNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
PretrainingPoolingParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPrompt
Q
Q-learningQueue / BufferQuantizationQuality EstimationQuery
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningRegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTraining DataTransfer LearningTransformer
U
Unsupervised LearningUniversal Approximation TheoremUnderfittingUncertainty EstimationU-Net
V
Vector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Validation SetVision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient
W
Weight DecayWeak SupervisionWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemXAI / Explainable AIX-axis / feature axisXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUVYoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

Qué es un Chatbot

Un chatbot es un programa de software diseñado para simular la conversación humana utilizando tecnologías de inteligencia artificial (IA). Su principal propósito es interactuar con los usuarios, proporcionando información, respondiendo preguntas o realizando tareas. A medida que el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y las tecnologías de aprendizaje automático avanzan rápidamente, las aplicaciones de los chatbots están en constante expansión.


Los chatbots desempeñan un papel crucial en varias industrias, especialmente en el servicio al cliente, ventas, educación y entretenimiento. Pueden proporcionar servicio las 24 horas, los 7 días de la semana, mejorando significativamente la eficiencia operativa de las empresas, reduciendo costos laborales y mejorando la experiencia del usuario.


Normalmente, un chatbot opera siendo entrenado en algoritmos y conjuntos de datos específicos para entender la intención del usuario y generar respuestas apropiadas. Pueden ser sistemas basados en reglas que utilizan respuestas predefinidas o sistemas basados en IA que aprenden y mejoran sus capacidades de respuesta con el tiempo.


Muchas empresas ya han implementado chatbots en sus sitios web y plataformas de redes sociales. Por ejemplo, muchos sitios de comercio electrónico utilizan chatbots para ayudar a los clientes a verificar el estado de sus pedidos y la información de productos. Las plataformas de redes sociales como Facebook Messenger también permiten a los usuarios interactuar con chatbots.


El futuro de los chatbots promete niveles de inteligencia cada vez mayores. Combinando redes neuronales más avanzadas y tecnologías de aprendizaje profundo, los chatbots podrán comprender conversaciones más complejas y ofrecer servicios más personalizados. Además, la aplicación de chatbots en asistentes de voz se volverá cada vez más común.


Los beneficios de los chatbots incluyen aumentar la eficiencia, reducir costos y proporcionar servicio las 24 horas, pero también tienen limitaciones en la comprensión de problemas complejos, lo que puede llevar a experiencias de usuario insatisfactorias. Las empresas deben equilibrar estos factores al implementar chatbots y garantizar que haya soporte humano disponible cuando sea necesario.


Al diseñar e implementar chatbots, las empresas deben prestar atención a la privacidad y seguridad de los datos de los usuarios, asegurando el cumplimiento de las leyes y regulaciones relevantes. También es crucial monitorear y optimizar continuamente el rendimiento del chatbot para mejorar la experiencia del usuario.