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Inicialización de Pesos (Weight Initialization)

Proceso de establecer valores iniciales en los pesos de una red neuronal antes de comenzar el entrenamiento. Una inicialización adecuada de los pesos puede ayudar a mejorar la convergencia del modelo y evitar problemas como el estancamiento en mínimos locales. Las técnicas comunes de inicialización de pesos incluyen la inicialización aleatoria, la inicialización con distribuciones específicas como la normal o la uniforme, y la inicialización utilizando métodos como la inicialización de Xavier o la inicialización de He.

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Von Neumann Architecture

Modelo de computadora que consta de una unidad central de procesamiento (CPU), una unidad de control, memoria de acceso aleatorio (RAM) y memoria de almacenamiento secundario. En este modelo, los programas y los datos se almacenan en la memoria y se transfieren a la CPU para su procesamiento. La arquitectura de Von Neumann es la base de la mayoría de los ordenadores modernos y se utiliza en una amplia gama de dispositivos, desde ordenadores personales hasta supercomputadoras.

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Visión Artificial

Campo de la inteligencia artificial centrado en la interpretación de imágenes y videos por parte de los ordenadores. Utiliza técnicas de procesamiento de imágenes, aprendizaje automático y visión por computadora para analizar y comprender el contenido visual. Algunas aplicaciones comunes de la visión artificial incluyen reconocimiento facial, detección de objetos, seguimiento de movimiento, segmentación de imágenes y diagnóstico médico basado en imágenes.

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Variational Autoencoder (VAE)

Modelo generativo en el aprendizaje
profundo que se utiliza para aprender
representaciones de datos de alta
dimensionalidad. A diferencia de un
autoencoder convencional, que aprende
una representación comprimida de
los datos de entrada, un VAE aprende
una distribución probabilística en el
espacio latente. Esto permite generar
nuevas muestras de datos similares
a las muestras de entrenamiento y es
útil en aplicaciones de generación de
imágenes, reconstrucción de datos y
modelado de distribuciones de datos
complejas.

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Variance-Bias Tradeoff

Concepto fundamental en el aprendizaje automático que describe el compromiso entre la capacidad de un modelo para ajustarse a los datos y su capacidad para generalizar a nuevos datos. La varianza se refiere a la sensibilidad del modelo a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento, mientras que el sesgo se refiere a la tendencia del modelo a hacer suposiciones simplificadas sobre los datos. En general, hay un trade-off entre reducir la varianza y reducir el sesgo, y encontrar el equilibrio correcto es crucial para el
rendimiento del modelo.

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Unsupervised Learning

Enfoque de aprendizaje automático donde los algoritmos aprenden patrones en datos sin etiquetas o supervisión externa. En lugar de tener ejemplos etiquetados, el algoritmo busca encontrar estructuras y regularidades inherentes en los datos. Esto incluye técnicas como clustering, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.

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Universal Turing Machine

Concepto teórico en informática y matemáticas que describe una máquina capaz de simular cualquier computadora o algoritmo computacional. Propuesto por Alan Turing, este concepto es fundamental en la teoría de la computación y demuestra la capacidad de un modelo computacional para realizar cualquier cálculo computacional posible.

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Univariate Analysis

Enfoque estadístico que se centra en el estudio de una sola variable en un conjunto de datos. Busca describir y comprender las características de una variable individual, como su distribución, tendencia central, dispersión y relación con otras variables. El análisis univariado es útil para explorar y entender las propiedades de una variable antes de realizar análisis más complejos o multivariados.

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Underfitting

Fenómeno en el que un modelo es demasiado simple para los datos, lo que resulta en un rendimiento deficiente en los datos de entrenamiento y prueba. El subajuste puede ocurrir cuando un modelo es demasiado restrictivo o cuando no tiene suficientes parámetros para capturar la complejidad de los datos. Esto puede llevar a una falta de capacidad del modelo para generalizar a datos nuevos y no vistos.

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Transfer Learning

Técnica en la que se aplican conocimientos aprendidos en una tarea a otra tarea relacionada. En lugar de entrenar un modelo desde cero para cada tarea, se utiliza un modelo pre-entrenado como punto de partida y se ajusta para adaptarse a la nueva tarea. El aprendizaje de transferencia es útil cuando se dispone de conjuntos de datos pequeños o cuando las tareas comparten características comunes.

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