Habla el idioma de la IA

Usa este glosario para expresar diferencias, no solo memorizar siglas. Cada grupo enlaza al módulo donde puedes aplicarlas.

Datos y aprendizaje

Término	Significado práctico
AI / IA	Campo de sistemas que realizan tareas de percepción, lenguaje o decisión.
ML	Aprendizaje de patrones a partir de datos.
Feature	Característica de entrada disponible al predecir.
Label / target	Respuesta conocida con la que se entrena un modelo supervisado.
Regression	Predicción de un valor numérico.
Classification	Asignación de una categoría.
Clustering	Agrupación sin etiquetas objetivo.
Inference	Aplicación de un modelo entrenado a una entrada.
Loss	Medida del error que guía el entrenamiento.
Overfitting	Buen ajuste al entrenamiento y generalización deficiente.
Data leakage	Información indebida del objetivo o del test que contamina el entrenamiento.
Precision / recall	Proporción de alertas correctas / proporción de positivos reales encontrados.
Policy, en RL	Estrategia para elegir acciones según el estado.

Término	Significado práctico
Weight / bias	Peso de una conexión / término que desplaza una suma.
Activation	Transformación aplicada a la suma ponderada de una neurona.
Backpropagation	Cálculo de gradientes a través de las capas durante entrenamiento.
CNN	Red que aprende filtros sobre patrones locales.
RNN / LSTM	Redes de secuencia con estado; LSTM regula memoria mediante compuertas.
Transformer	Arquitectura que utiliza atención para relacionar posiciones.
Token	Unidad del tokenizador; puede ser parte de una palabra.
Parameter	Valor aprendido del modelo; no es un token de entrada.
Context window	Capacidad de contexto de una invocación.
Embedding	Vector que representa relaciones aprendidas del contenido.
Few-shot	Ejemplos dentro del prompt sin actualizar pesos.
Instruction tuning	Entrenamiento para seguir instrucciones.
Fine-tuning	Adaptación de parámetros entrenables con ejemplos específicos.
RAG / grounding	Recuperación y generación con contexto / apoyo de afirmaciones en evidencia.
Hallucination	Contenido incorrecto o sin respaldo presentado como respuesta.

Término	Significado práctico
Model Catalog	Repositorio de modelos y metadatos de Data Science.
Model Deployment	Recurso que sirve un modelo para inferencia.
Job	Ejecución repetible, como entrenamiento o evaluación.
Playground	Interfaz para probar modelos, prompts y parámetros.
Dedicated AI Cluster	Cómputo dedicado para fine-tuning o hosting según el recurso.
GPU / RDMA	Procesamiento paralelo / transferencia de memoria con baja intervención de CPU.
ASR / SRT	Reconocimiento automático de voz / formato de subtítulos.
Diarization	Separación de segmentos por hablante, sin demostrar su identidad civil.
OCR	Reconocimiento de texto en imágenes o documentos.
NER	Extracción de entidades nombradas del texto.
Bounding box	Caja que localiza un objeto o fragmento detectado.
PII / PHI	Información personal identificable / información de salud protegida.

Término	Significado práctico
Tool / function calling	Operación ofrecida al agente / mecanismo para solicitar su ejecución.
Runtime / loop	Entorno que ejecuta y coordina / ciclo de decisión, acción y observación.
Short-term / long-term memory	Contexto de una conversación / información conservada entre conversaciones.
MCP	Protocolo de conexión entre aplicaciones y servidores de herramientas o contexto.
Authentication / authorization	Probar identidad / comprobar permisos.
Guardrail	Control sobre riesgos de entrada o salida que complementa la autorización.
VECTOR / vector index	Tipo para embeddings / estructura que acelera su búsqueda.
Select AI / Select AI Agent	Interacción en lenguaje natural con datos / coordinación de agentes y herramientas.

Repasa OCI Enterprise AI e IA para bases de datos. Prueba explicar por qué memoria, entrenamiento y autorización son tres cosas diferentes.