Métrica utilizada para medir la similitud entre dos conjuntos de datos. Se calcula dividiendo el tamaño de la intersección de los conjuntos entre el tamaño de la unión de los conjuntos. El índice de Jaccard proporciona una medida de la similitud entre los conjuntos, donde un valor de 1 indica una similitud perfecta y un valor de 0 indica ninguna similitud.

Arquitectura de red neuronal profunda
diseñada para mejorar la eficiencia
computacional y el rendimiento en
tareas de visión por computadora,
como la clasificación de imágenes.
Esta arquitectura utiliza módulos de
convolución múltiple con diferentes
tamaños de filtro en paralelo para
capturar características a diferentes
escalas. La Inception Network ha sido
utilizada con éxito en competiciones de
reconocimiento de imágenes, como el
desafío ImageNet.

Conjunto de datos desbalanceado
es aquel donde las clases tienen
cantidades significativamente
diferentes de ejemplos. Esto puede
ocurrir en situaciones donde una clase
es mucho más común que otras, lo que
puede sesgar el rendimiento del modelo
hacia la clase dominante. Manejar
conjuntos de datos desbalanceados es
importante en el aprendizaje automático
para evitar que el modelo ignore las
clases minoritarias y tome decisiones
sesgadas.

Se refiere a sistemas de IA diseñados
para realizar tareas específicas dentro
de un dominio limitado, mientras que
la inteligencia artificial fuerte se refiere
a sistemas de IA con la capacidad de
razonar, aprender y resolver problemas
en múltiples dominios de manera similar
a los humanos. La IA débil está más
enfocada en tareas específicas y no
busca replicar la inteligencia humana en
su totalidad, mientras que la IA fuerte
aspira a alcanzar o superar el nivel
de inteligencia humana en todas sus
formas.