Capacidad de un modelo para realizar tareas sin ejemplos de entrenamiento directo. En lugar de entrenar el modelo con ejemplos etiquetados para cada clase o tarea, el aprendizaje sin ejemplos utiliza información auxiliar, como descripciones de clases o atributos, para inferir y generalizar a nuevas tareas o clases no vistas durante el entrenamiento. Esta capacidad es útil en escenarios donde recopilar ejemplos de entrenamiento es costoso o impracticable.
Ataque informático que aprovecha una vulnerabilidad de seguridad en un software o sistema operativo antes de que se conozca públicamente y se pueda desarrollar un parche o solución. Estos ataques suelen ser difíciles de detectar y pueden causar daños significativos a sistemas y datos comprometidos. La mitigación de exploits de día cero requiere una respuesta rápida y la implementación de medidas de seguridad proactivas.
Unidad de medida de almacenamiento de datos equivalente a 1 trillón de terabytes o 10 24 bytes. Es una medida extremadamente grande y se utiliza para describir la capacidad de almacenamiento a escala masiva, como en el contexto de grandes centros de datos, almacenamiento en la nube y análisis de big data.
Operación lógica utilizada en problemas no lineales en aprendizaje automático y redes neuronales. Representa la operación “exclusivo o”, donde el resultado es verdadero (1) si solo uno de los operandos es verdadero, y falso (0) en todos los demás casos. XOR es un problema clásico en el contexto de redes neuronales porque no es linealmente separable y requiere modelos más complejos para ser resueltos.
Lenguaje de marcado que define reglas para codificar documentos en un formato legible por humanos y máquinas. Se utiliza para estructurar, almacenar y transportar datos de manera jerárquica utilizando etiquetas personalizadas. XML es ampliamente utilizado en la web para intercambiar datos entre diferentes plataformas y aplicaciones, así como en la configuración de documentos y la
representación de datos semi-estructurados.
Implementación eficiente de algoritmos
de ensamble en aprendizaje automático,
especialmente árboles de decisión
potenciados (boosted trees). Utiliza
técnicas como el aumento de
gradiente para entrenar modelos que
combinan múltiples árboles de decisión
débiles para mejorar la precisión y el
rendimiento. XGBoost es ampliamente
utilizado en competiciones de ciencia de
datos y en aplicaciones del mundo real
debido a su velocidad y precisión.
Extensión del algoritmo de agrupamiento K-means que determina automáticamente el número óptimo de clústeres en un conjunto de datos. A diferencia de K-means, que requiere que se especifique el número de clústeres de antemano, X-means utiliza criterios, como el criterio de información bayesiano para determinar el número óptimo de clústeres de manera
automatizada durante el proceso de agrupamiento.
Técnica específica de incrustación de palabras que asigna representaciones vectoriales a palabras basadas en su contexto en un corpus de texto. Utiliza modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales, para aprender incrustaciones de palabras entrenando un modelo para predecir palabras vecinas a partir de una palabra de entrada. Esto permite capturar relaciones semánticas y similitudes entre palabras en función de su uso en el texto.
Técnica en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que representa palabras como vectores numéricos en un espacio de características de alta dimensión. Estos vectores capturan el significado semántico y las relaciones entre palabras en función de su
contexto en el texto. Las incrustaciones de palabras se utilizan en una variedad de aplicaciones de NLP, como la traducción automática, el análisis de sentimientos, la recuperación de información y la generación de texto.
Técnica utilizada en modelos de aprendizaje automático para penalizar los pesos grandes o complejos que pueden conducir al sobreajuste. El objetivo de la regularización de pesos es evitar que los modelos se vuelvan demasiado sensibles a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento y promover la
generalización a nuevos datos. Dos métodos comunes de regularización de pesos son la regularización L1 (Lasso) y la regularización L2 (Ridge).
