Vocabulario sobre Inteligencia Artificial en Inglés

En nuestros dias aprender el vocabulario sobre inteligencia artificial en inglés se ha vuelto una necesidad fundamental, basica y proritaria, más tomando en cuenta que los principales conceptos se dan en este idioma. Aqui te ayudamos más.

Desde la computación de inteligencia artificial de borde hasta el aprendizaje de refuerzo, la inteligencia artificial (IA) es un campo lleno de términos técnicos. Puede ser algo difícil de precisar de forma exacta lo que significa un término, especialmente si no trabaja directamente con datos todos los días.

Es por eso que creamos un glosario de vocabulario con unos 50 términos de IA que surgen con frecuencia en las discusiones sobre IA y aprendizaje automático.

Si puede aprenderte estos conceptos básicos, debería poder defenderte en cualquier tipo de discusión acerca del aprendizaje automático. Vamos a repasarlos en orden alfabético, pon atención.

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Vocabulario sobre inteligencia artificial en inglés

Índice
  1. Vocabulario Sobre Inteligencia Artificial En Inglés.
    1. ¿Sigo confundido acerca del vocabulario sobre inteligencia artificial en inglés?

Vocabulario Sobre Inteligencia Artificial En Inglés.

Algorithm: A set of rules that a machine can follow to learn how to do a task. / Algoritmos: Conjunto de reglas que una máquina puede seguir para aprender a realizar una tarea.

Artificial intelligence: This refers to the general concept of machines acting in a way that simulates or mimics human intelligence. AI can have a variety of features, such as human-like communication or decision making. / IA: se refiere al concepto general de máquinas que actúan de una manera que simula o imita la inteligencia humana. La IA puede tener una variedad de características, como la comunicación o la toma de decisiones similares a las humanas.

Autonomous: A machine is described as autonomous if it can perform its task or tasks without needing human intervention. / Autonoma: una máquina se describe como autónoma si puede realizar su tarea o tareas sin necesidad de intervención humana.

Backward chaining: A method where the model starts with the desired output and works in reverse to find data that might support it. / Encadenamiento hacia atras:  un método en el que el modelo comienza con el resultado deseado y funciona a la inversa para encontrar datos que puedan respaldarlo.

Bias: Assumptions made by a model that simplify the process of learning to do its assigned task. Most supervised machine learning models perform better with low bias, as these assumptions can negatively affect results. / Sesgo: Suposiciones hechas por un modelo que simplifican el proceso de aprender a hacer su tarea asignada. La mayoría de los modelos de aprendizaje automático supervisado funcionan mejor con un sesgo bajo, ya que estas suposiciones pueden afectar negativamente los resultados.

Seguropatinete

Big data: Datasets that are too large or complex to be used by traditional data processing applications. / Conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser utilizados por las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos.

Bounding box: Commonly used in image or video tagging, this is an imaginary box drawn on visual information. The contents of the box are labeled to help a model recognize it as a distinct type of object. / Cuadro delimitador: comúnmente utilizado en el etiquetado de imágenes o videos, este es un cuadro imaginario dibujado en información visual. El contenido de la caja está etiquetado para ayudar a un modelo a reconocerlo como un tipo distinto de objeto.

Chatbot: A chatbot is program that is designed to communicate with people through text or voice commands in a way that mimics human-to-human conversation. / Chatbot: un chatbot es un programa que está diseñado para comunicarse con personas a través de comandos de texto o de voz de una manera que imita la conversación de persona a persona.

Cognitive computing: This is effectively another way to say artificial intelligence. It’s used by marketing teams at some companies to avoid the science fiction aura that sometimes surrounds AI. / Computación cognitiva: esta es efectivamente otra forma de decir inteligencia artificial. Los equipos de marketing de algunas empresas lo utilizan para evitar el aura de ciencia ficción que a veces rodea a la IA.

Computational learning theory: A field within artificial intelligence that is primarily concerned with creating and analyzing machine learning algorithms./ Teoría del aprendizaje computacional: un campo dentro de la inteligencia artificial que se ocupa principalmente de crear y analizar algoritmos de aprendizaje automático.

Corpus: A large dataset of written or spoken material that can be used to train a machine to perform linguistic tasks. / Corpus: un gran conjunto de datos de material escrito o hablado que se puede usar para entrenar una máquina para realizar tareas lingüísticas.

Data mining: The process of analyzing datasets in order to discover new patterns that might improve the model. / Minería de datos: el proceso de analizar conjuntos de datos para descubrir nuevos patrones que podrían mejorar el modelo.

Data science: Drawing from statistics, computer science and information science, this interdisciplinary field aims to use a variety of scientific methods, processes and systems to solve problems involving data. / Ciencia de datos: a partir de la estadística, la informática y la ciencia de la información, este campo interdisciplinario tiene como objetivo utilizar una variedad de métodos, procesos y sistemas científicos para resolver problemas que involucran datos.

Dataset: A collection of related data points, usually with a uniform order and tags. / Conjunto de datos: una colección de puntos de datos relacionados, generalmente con un orden y etiquetas uniformes.

Deep learning: A function of artificial intelligence that imitates the human brain by learning from the way data is structured, rather than from an algorithm that’s programmed to do one specific thing. / Aprendizaje profundo: una función de inteligencia artificial que imita el cerebro humano al aprender de la forma en que se estructuran los datos, en lugar de un algoritmo que está programado para hacer una cosa específica.

Entity annotation: The process of labeling unstructured sentences with information so that a machine can read them. This could involve labeling all people, organizations and locations in a document, for example. / Anotación de entidad: el proceso de etiquetar oraciones no estructuradas con información para que una máquina pueda leerlas. Esto podría implicar etiquetar a todas las personas, organizaciones y ubicaciones en un documento, por ejemplo.

Entity extraction: An umbrella term referring to the process of adding structure to data so that a machine can read it. Entity extraction may be done by humans or by a machine learning model. /Extracción de entidades: Un término general que se refiere al proceso de agregar estructura a los datos para que una máquina pueda leerlos. La extracción de entidades puede ser realizada por humanos o por un modelo de aprendizaje automático.

Forward chaining: A method in which a machine must work from a problem to find a potential solution. By analyzing a range of hypotheses, the AI must determine those that are relevant to the problem. / Encadenamiento directo: un método en el que una máquina debe trabajar a partir de un problema para encontrar una posible solución. Al analizar una variedad de hipótesis, la IA debe determinar aquellas que son relevantes para el problema.

General AI: AI that could successfully do any intellectual task that can be done by any human being. This is sometimes referred to as strong AI, although they aren’t entirely equivalent terms. / IA general: IA que podría realizar con éxito cualquier tarea intelectual que pueda realizar cualquier ser humano. Esto a veces se denomina IA fuerte, aunque no son términos del todo equivalentes, puedes ejemplos en el siguiente link de como generar logotipos con inteligencia artificial.

Hyperparameter: Occasionally used interchangeably with parameter, although the terms have some subtle differences. Hyperparameters are values that affect the way your model learns. They are usually set manually outside the model. / Hiperparámetro: Ocasionalmente se usa indistintamente con parámetro, aunque los términos tienen algunas diferencias sutiles. Los hiperparámetros son valores que afectan la forma en que aprende su modelo. Por lo general, se configuran manualmente fuera del modelo.

Intent: Commonly used in training data for chatbots and other natural language processing tasks, this is a type of label that defines the purpose or goal of what is said. For example, the intent for the phrase “turn the volume down” could be “decrease volume”. / Intención: comúnmente utilizado en la capacitación de datos para chatbots y otras tareas de procesamiento de lenguaje natural, este es un tipo de etiqueta que define el propósito o el objetivo de lo que se dice. Por ejemplo, la intención de la frase "bajar el volumen" podría ser "reducir el volumen".

Label: A part of training data that identifies the desired output for that particular piece of data. / Etiqueta: una parte de los datos de entrenamiento que identifica el resultado deseado para ese dato en particular.

Linguistic annotation: Tagging a dataset of sentences with the subject of each sentence, ready for some form of analysis or assessment. Common uses for linguistically annotated data include sentiment analysis and natural language processing. / Anotación lingüística: etiquetar un conjunto de datos de oraciones con el sujeto de cada oración, listo para algún tipo de análisis o evaluación. Los usos comunes de los datos anotados lingüísticamente incluyen el análisis de opiniones y el procesamiento del lenguaje natural.

Machine intelligence: An umbrella term for various types of learning algorithms, including machine learning and deep learning. / Inteligencia artificial: un término general para varios tipos de algoritmos de aprendizaje, incluido el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Machine learning: This subset of AI is particularly focused on developing algorithms that will help machines to learn and change in response to new data, without the help of a human being. / Aprendizaje automático: este subconjunto de IA se centra especialmente en el desarrollo de algoritmos que ayudarán a las máquinas a aprender y cambiar en respuesta a nuevos datos, sin la ayuda de un ser humano.

Machine translation: The translation of text by an algorithm, independent of any human involvement. / Traducción automática: la traducción de texto mediante un algoritmo, independiente de cualquier intervención humana.

Model: A broad term referring to the product of AI training, created by running a machine learning algorithm on training data. / Modelo: un término amplio que se refiere al producto del entrenamiento de IA, creado al ejecutar un algoritmo de aprendizaje automático en datos de entrenamiento.

Neural network: Also called a neural net, a neural network is a computer system designed to function like the human brain. Although researchers are still working on creating a machine model of the human brain, existing neural networks can perform many tasks involving speech, vision and board game strategy / Red neuronal: también llamada red neuronal, una red neuronal es un sistema informático diseñado para funcionar como el cerebro humano. Aunque los investigadores todavía están trabajando en la creación de un modelo de máquina del cerebro humano, las redes neuronales existentes pueden realizar muchas tareas relacionadas con el habla, la visión y la estrategia de juegos de mesa.

Natural language generation (NLG): This refers to the process by which a machine turns structured data into text or speech that humans can understand. Essentially, NLG is concerned with what a machine writes or says as the end part of the communication process. / Esto se refiere al proceso mediante el cual una máquina convierte datos estructurados en texto o voz que los humanos pueden entender. Esencialmente, NLG se preocupa por lo que una máquina escribe o dice como parte final del proceso de comunicación.

Natural language processing (NLP): The umbrella term for any machine’s ability to perform conversational tasks, such as recognizing what is said to it, understanding the intended meaning and responding intelligibly. / Procesamiento del lenguaje natural (NLP): el término general para la capacidad de cualquier máquina para realizar tareas de conversación, como reconocer lo que se le dice, comprender el significado previsto y responder de manera inteligible.

Natural language understanding (NLU): As a subset of natural language processing, natural language understanding deals with helping machines to recognize the intended meaning of language — taking into account its subtle nuances and any grammatical errors. / Comprensión del lenguaje natural (NLU): como un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural, la comprensión del lenguaje natural se ocupa de ayudar a las máquinas a reconocer el significado previsto del lenguaje, teniendo en cuenta sus matices sutiles y cualquier error gramatical.

Overfitting: An important AI term, overfitting is a symptom of machine learning training in which an algorithm is only able to work on or identify specific examples present in the training data. A working model should be able to use the general trends behind the data to work on new examples. / Sobreajuste: un término importante de IA, el sobreajuste es un síntoma del entrenamiento de aprendizaje automático en el que un algoritmo solo puede trabajar o identificar ejemplos específicos presentes en los datos de entrenamiento. Un modelo de trabajo debería poder usar las tendencias generales detrás de los datos para trabajar en nuevos ejemplos.

Parameter: A variable inside the model that helps it to make predictions. A parameter’s value can be estimated using data and they are usually not set by the person running the model. / Parámetro: Una variable dentro del modelo que le ayuda a hacer predicciones. El valor de un parámetro se puede estimar utilizando datos y, por lo general, no los establece la persona que ejecuta el modelo.

Pattern recognition: The distinction between pattern recognition and machine learning is often blurry, but this field is basically concerned with finding trends and patterns in data. / Reconocimiento de patrones: la distinción entre el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático suele ser borrosa, pero este campo se ocupa básicamente de encontrar tendencias y patrones en los datos.

Predictive analytics: By combining data mining and machine learning, this type of analytics is built to forecast what will happen within a given timeframe based on historical data and trends. / Análisis predictivo: al combinar la extracción de datos y el aprendizaje automático, este tipo de análisis está diseñado para pronosticar lo que sucederá dentro de un período de tiempo determinado en función de las tendencias y los datos históricos.
Python: un lenguaje de programación popular utilizado para la programación general.

Python: A popular programming language used for general programming. / Python: un lenguaje de programación popular utilizado para la programación general.

Reinforcement learning: A method of teaching AI that sets a goal without specific metrics, encouraging the model to test different scenarios rather than find a single answer. Based on human feedback, the model can then manipulate the next scenario to get better results. / Aprendizaje por refuerzo: un método de enseñanza de IA que establece un objetivo sin métricas específicas, alentando al modelo a probar diferentes escenarios en lugar de encontrar una única respuesta. Según los comentarios humanos, el modelo puede manipular el siguiente escenario para obtener mejores resultados.

Semantic annotation: Tagging different search queries or products with the goal of improving the relevance of a search engine. / Anotación semántica: etiquetar diferentes consultas de búsqueda o productos con el objetivo de mejorar la relevancia de un motor de búsqueda.

Sentiment analysis: The process of identifying and categorizing opinions in a piece of text, often with the goal of determining the writer’s attitude towards something. / Análisis de sentimiento: el proceso de identificar y categorizar opiniones en un texto, a menudo con el objetivo de determinar la actitud del escritor hacia algo.

Strong AI: This field of research is focused on developing AI that is equal to the human mind when it comes to ability. General AI is a similar term often used interchangeably. /IA fuerte: este campo de investigación se centra en desarrollar una IA que sea igual a la mente humana en lo que respecta a la capacidad. General AI es un término similar que a menudo se usa indistintamente.

Supervised learning: This is a type of machine learning where structured datasets, with inputs and labels, are used to train and develop an algorithm. / Aprendizaje supervisado: este es un tipo de aprendizaje automático en el que se utilizan conjuntos de datos estructurados, con entradas y etiquetas, para entrenar y desarrollar un algoritmo.

Test data: The unlabeled data used to check that a machine learning model is able to perform its assigned task. / Datos de prueba: los datos sin etiquetar que se utilizan para comprobar que un modelo de aprendizaje automático puede realizar la tarea asignada.

Training data: This refers to all of the data used during the process of training a machine learning algorithm, as well as the specific dataset used for training rather than testing./Datos de entrenamiento: se refiere a todos los datos utilizados durante el proceso de entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático, así como el conjunto de datos específico utilizado para el entrenamiento en lugar de la prueba.

Transfer learning: This method of learning involves spending time teaching a machine to do a related task, then allowing it to return to its original work with improved accuracy. One potential example of this is taking a model that analyzes sentiment in product reviews and asking it to analyze tweets for a week. / Aprendizaje por transferencia: este método de aprendizaje consiste en dedicar tiempo a enseñar a una máquina a realizar una tarea relacionada y luego permitirle volver a su trabajo original con mayor precisión. Un ejemplo potencial de esto es tomar un modelo que analiza el sentimiento en las revisiones de productos y pedirle que analice los tweets durante una semana.

¿Sigo confundido acerca del vocabulario sobre inteligencia artificial en inglés?

Algunos de estos términos de IA no siempre significan mucho sin contexto. Sin embargo, cuando se combinan con una comprensión básica de la forma en que funciona el aprendizaje automático, pueden formar una base sólida que le permitirá tomar decisiones comerciales informadas. Si desea continuar desarrollando su comprensión e implementando IA en su negocio, consulte nuestras soluciones de datos de IA.

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Jennifer Herrera

Profesora de Inglés licenciada por la Universidad Universidad Pedagógica Experimental Libertador. Tengo Experiencia en Educación del Idioma Inglés para niños y adultos y he escrito más de 500 lecciones para Inglesfull

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