La minería de datos es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones útiles dentro de grandes volúmenes de datos mediante técnicas estadísticas, de aprendizaje automático y de bases de datos, para apoyar la toma de decisiones en empresas, ciencia y gobierno.
La visión computacional es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y procesar imágenes o videos, reproduciendo tareas de percepción visual humana para aplicaciones como reconocimiento de objetos, análisis de escenas y automatización industrial.
El reconocimiento de entidades nombradas (REN) es una tarea de procesamiento del lenguaje natural que identifica y clasifica nombres propios como personas, organizaciones, lugares y fechas dentro de textos, facilitando análisis automático y extracción de información.
El análisis de opinión es el proceso de identificar, extraer y evaluar actitudes, sentimientos y juicios expresados en textos o discursos, con el fin de comprender la percepción pública sobre un tema concreto.
El análisis de opinión es el estudio sistemático de actitudes, sentimientos y juicios expresados en textos o discursos, usado en marketing, política y ciencias sociales para extraer tendencias y percepciones del público.
La detección de objetos es una disciplina de la visión por computadora que localiza y clasifica en una imagen o vídeo todos los objetos de interés, marcándolos con cuadros delimitadores y asignándoles una etiqueta. Se aplica en seguridad, automoción y análisis de datos visuales.
La percepción computacional es el conjunto de técnicas y algoritmos que permiten a los sistemas informáticos interpretar datos sensoriales, como imágenes o sonido, para extraer información útil y tomar decisiones automáticas.
El análisis de imagen es el conjunto de técnicas y algoritmos que permiten extraer información útil de imágenes digitales, abarcando desde la pre‑procesamiento hasta la interpretación de patrones para aplicaciones en medicina, vigilancia, industria y ciencia.
El reconocimiento de patrón es la capacidad de identificar regularidades o estructuras en datos mediante técnicas estadísticas, algorítmicas o de aprendizaje automático, aplicándose en áreas como visión por computadora, bioinformática y detección de fraudes.
La ética de IA es la disciplina que estudia los principios morales y normativos que deben guiar el desarrollo, implementación y uso de sistemas de inteligencia artificial, considerando impactos sociales, legales y técnicos, y sus implicaciones para la responsabilidad humana en la toma de decisiones automatizada.