Cartera

Identificar y clasificar entidades en lenguaje natural en categorías predefinidas como nombres, ubicaciones, organizaciones y expresiones numéricas. Los modelos compatibles con NER pueden analizar el contexto y los matices semánticos del corpus para determinar la categoría adecuada para cada entidad.

Requiere un modelo para categorizar los puntos de datos en una de dos categorías posibles y el objetivo es asignar con precisión cada punto de datos a la categoría correcta.

Se refiere al proceso de determinar el grado de similitud entre dos o más elementos. En el contexto de la IA, esta técnica se usa comúnmente para analizar y comparar datos textuales, como documentos, artículos o publicaciones en redes sociales. Al identificar las similitudes entre diferentes contenidos, los sistemas de inteligencia artificial pueden extraer información y patrones valiosos.

Un tipo de tarea en la que se entrena un algoritmo para generar una imagen de salida a partir de una imagen de entrada determinada. Esto puede implicar tareas como coloración de imágenes, transferencia de estilos, procesamiento de fotografías o incluso traducción de imagen a imagen donde el objetivo es transformar una imagen de un dominio a otro.

En esta tarea se pueden utilizar diversos algoritmos de aprendizaje automático para analizar un texto y luego crear una representación visual del contenido. A través de la difusión (principalmente) se pueden crear y perfeccionar diversos tipos y gamas de representaciones visuales.

Esta tarea normalmente es monomodal y normalmente implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de audio e identificar palabras habladas y luego convertir esas palabras en texto utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural.