Marco de software de código abierto utilizado para el procesamiento y almacenamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras. Proporciona una plataforma para el procesamiento paralelo de datos a través de su sistema de archivos distribuido (HDFS) y el marco de procesamiento distribuido MapReduce. Hadoop es ampliamente utilizado en aplicaciones de big data y análisis de datos a gran escala.
Algoritmo de optimización utilizado para minimizar una función de pérdida en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. El algoritmo funciona ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección opuesta al gradiente de la función de pérdida, lo que permite encontrar los valores óptimos de los parámetros que minimizan la pérdida.
Modelo de lenguaje de inteligencia artificial de última generación desarrollado por OpenAI. Utiliza la arquitectura de transformer y se entrena en grandes conjuntos de datos para generar texto de manera autónoma. GPT ha demostrado un rendimiento sobresaliente en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como generación de texto, traducción automática y respuesta a preguntas.
Modelo estadístico utilizado para modelar funciones probabilísticas, donde se asume que la función observada es una muestra de una distribución gaussiana multivariada. Los procesos gaussianos son útiles en problemas de regresión no lineales, donde se necesita estimar la incertidumbre asociada con las
predicciones.
Es un modelo estadístico utilizado para describir la distribución de datos como una combinación de varias distribuciones gaussianas (normales). Cada componente del modelo representa una distribución gaussiana, y los datos se generan a partir de una combinación de estas distribuciones.
La lógica difusa es un sistema que maneja la incertidumbre en los datos, permitiendo representar y manipular conceptos vagos o imprecisos. A diferencia de la lógica tradicional, que opera con valores binarios (verdadero/falso), la lógica difusa permite la representación de grados de verdad, lo que la hace útil en situaciones donde las decisiones deben tomarse e condiciones inciertas o ambiguas.
Función matemática que se aplica a la salida de una neurona en una red neuronal artificial. Esta función determina si una neurona debe activarse o no en función de su entrada ponderada y un umbral. Las funciones de activación comunes incluyen la función sigmoide, la función ReLU (Rectified Linear Unit), la función tangente hiperbólica, entre otras.
Medida de rendimiento que indica la cantidad de operaciones de punto flotante que un procesador o sistema puede realizar por segundo. Es una medida comúnmente utilizada para evaluar el rendimiento de las unidades de procesamiento en tareas que implican cálculos numéricos intensivos, como el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Es un modelo de aprendizaje colaborativo donde el modelo de inteligencia artificial se entrena en dispositivos locales, como teléfonos móviles o dispositivos IoT, en lugar de enviar datos a un servidor centralizado. En lugar de entrenar el modelo con datos centralizados, se envían algoritmos de aprendizaje al dispositivo, donde se entrena el modelo localmente. Luego, los modelos locales se combinan para crear un modelo global actualizado. Este enfoque permite el entrenamiento de modelos sin comprometer la privacidad de los datos, ya que los datos permanecen en el dispositivo del usuario.
Es cualquier acto que degrada o daña el cuerpo y/o sexualidad de la víctima y que por tanto atenta contra su libertad, dignidad e integridad física.
