La inteligencia Artifical general busca desarrollar sistemas que demuestran la flexibilidad y versatilidad de la inteligencia humana para resolver un amplio rango de problemas cognitivos complejos. Por otro lado, La Inteligencia Artificial Especializada busca desarrollar sistemas que puedan ser aplicados solo para las tareas para los que fueron diseñados.

La generalización es un término para describir la capacidad de un modelo para correctamente clasificar o predecir nuevos datos:

• Underfiting: El modelo no encaja con los datos
• Overfiting: El modelo encaja con los datos de entrenamiento demasiado bien y hace predicciones incorrectas con datos nuevos.

Se debe buscar un balance entre underfiting y overfitting.

Se debe diferenciar entre función error y métrica de evaluación:

• Función de pérdida se usa para optimizar el modelo
• Las métricas de evaluación se usan para judgar el rendimiento del modelo.