El campo de la Inteligencia Artificial (IA) es complejo y rico en terminología especializada. La creación de un glosario es clave para el entendimiento común de términos y conceptos, particularmente en el área de alineamiento de secuencias. Aquí presentamos un glosario con los términos más relevantes:
Inteligencia Artificial (IA)
Es la disciplina de la ciencia que se encarga de construir sistemas que pueden realizar tareas que, cuando las realiza un ser humano, requieren de inteligencia. Implica el aprendizaje, razonamiento, percepción, comprensión del lenguaje natural, y, en muchos casos, la capacidad de mover y manipular objetos.
Alineamiento de Secuencias
Proceso bioinformático utilizado para alinear dos o más secuencias de ADN, ARN o proteínas para identificar regiones de semejanza que puedan ser consecuencia de relaciones funcionales, estructurales o evolutivas entre las secuencias.
Algoritmo
En términos de IA y computación, un algoritmo es una secuencia finita de instrucciones o pasos bien definidos para realizar una tarea o resolver un problema.
Machine Learning (Aprendizaje Automático)
Subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin estar explícitamente programados para ello.
Deep Learning (Aprendizaje Profundo)
Se trata de una técnica de aprendizaje automático que instruye a las computadoras a hacer lo que es natural para los humanos: aprender por ejemplo. Se fundamenta en el uso de redes neuronales artificiales con varias capas de procesamiento.
Redes Neuronales
Modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano que son capaces de aprender tareas al ser entrenados con grandes volúmenes de datos.
Supervised Learning (Aprendizaje Supervisado)
Método de aprendizaje automático donde el modelo se entrena en un conjunto de datos que ya contiene las respuestas deseadas, conocido como etiquetas.
Unsupervised Learning (Aprendizaje No Supervisado)
Técnica de aprendizaje automático en la que el modelo trabaja con información no etiquetada y debe encontrar por sí mismo la estructura y las relaciones dentro del conjunto de datos.
Reinforcement Learning (Aprendizaje por Refuerzo)
Rama del aprendizaje automático en la que los agentes toman decisiones y aprenden basándose en las recompensas o penalizaciones resultantes de sus acciones.
Natural Language Processing (Procesamiento de Lenguajes Naturales)
Campo interdisciplinar centrado en la interacción entre computadores y lenguajes naturales humanos. Se ocupa de la comprensión, interpretación y generación del lenguaje humano por parte de las máquinas.
Genómica Computacional
Disciplina que combina biología molecular y ciencias computacionales para entender la estructura, función y evolución de genomas.
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)
Herramienta de alineamiento de secuencias que encuentra regiones de similitud local entre secuencias. Se utiliza para inferir relaciones funcionales y evolutivas.
HMM (Modelos de Markov Ocultos)
Modelos estadísticos que se utilizan para describir la evolución de procesos secuenciales en el tiempo, como series temporales o cadenas de ADN.
Clustering
Técnica utilizada en aprendizaje no supervisado que permite agrupar un conjunto de objetos de tal manera que los objetos en cada grupo son más similar entre sí que con los de otros grupos.
Backpropagation
Algoritmo clave utilizado en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Facilita la eficiente calculación de los gradientes necesarios para ajustar los pesos de la red durante el aprendizaje.
Precision and Recall
Precision se refiere a la fracción de identificaciones positivas que son verdaderamente positivas, mientras que recall es la fracción de positivos totales que fueron identificados correctamente.
Estos términos fundamentales proporcionan una base sólida para profundizar en el campo del alineamiento de secuencias y la IA aplicada a la bioinformática. El conocimiento de estos conceptos es crucial para los profesionales del sector y facilita la comunicación entre diferentes disciplinas permitiendo el avance colaborativo en la ciencia.
