Las redes de memoria son una arquitectura de red neuronal que utiliza una memoria externa para mejorar la retención de información y la capacidad de razonamiento de la red. Estos modelos están diseñados para recordar y recuperar información relevante de largo plazo durante el proceso de inferencia. Las redes de memoria han demostrado ser efectivas en tareas de razonamiento basadas en conocimiento y en el procesamiento de lenguaje natural.
Algoritmo de clasificación utilizado en aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase determinada. A pesar de su nombre, la regresión logística se utiliza para problemas de clasificación binaria o multiclase, donde se ajusta una curva logística a los datos para modelar la probabilidad de pertenencia a cada clase.
Habilidad de las máquinas para entender, interpretar y generar texto en lenguaje humano. Esto incluye tareas como procesamiento de lenguaje natural (NLP), traducción automática, generación de texto y análisis de sentimientos. El procesamiento de lenguaje natural es un área importante de investigación en inteligencia artificial y tiene una amplia gama de aplicaciones en comunicaciones, asistencia al cliente, análisis de redes sociales, entre otros.
Latent Space
Espacio de representación donde las variables latentes capturan información útil e interpretable de los datos. En el contexto del aprendizaje automático, el espacio latente es un espacio de características de menor dimensión donde se codifica la información
relevante para la tarea en cuestión. Los modelos generativos, como las redes neuronales variacionales, suelen aprender un espacio latente que puede utilizarse para generar muestras nuevas y reconstruir datos originales.
Laplacian Eigenmap
Técnica de reducción de dimensionalidad que se utiliza para preservar la estructura local de los datos en un espacio de menor dimensión. Esta técnica mapea los datos originales en un espacio de características de menor dimensión utilizando los vectores propios del Laplaciano del grafo de vecindad de los datos. Laplacian Eigenmap es útil para visualización de datos y análisis de datos de alta dimensión.
Representación gráfica de conocimientos y relaciones entre entidades en forma de nodos y bordes. Estos grafos capturan información estructurada y semántica sobre un dominio específico y se utilizan para realizar inferencias y responder
consultas complejas. Los grafos de conocimiento son utilizados en una variedad de aplicaciones, como motores de búsqueda semántica, asistentes virtuales y sistemas de recomendación.
Técnica utilizada en aprendizaje automático para transformar datos en un espacio de características de mayor dimensión donde los datos son más fácilmente separables. Esta transformación permite que algoritmos de aprendizaje lineal, como el SVM (Support Vector Machine), puedan realizar clasificaciones no lineales al introducir una función de kernel que calcula productos internos en el espacio de características transformado.
Algoritmo de clasificación basado en la proximidad a los puntos vecinos. En KNN, se clasifica un punto de datos asignándole la etiqueta más común entre sus K vecinos más cercanos en el espacio de características. KNN es un método de aprendizaje supervisado simple pero efectivo, que puede utilizarse tanto para clasificación como para regresión, y es especialmente útil en problemas con conjuntos de datos pequeños o no lineales.
K-means es un algoritmo de clustering utilizado en el campo del aprendizaje no supervisado. El objetivo del algoritmo es agrupar un conjunto de datos en K clústeres (donde K es un número predefinido de clústeres) basados en la similitud de las observaciones entre sí. El algoritmo asigna inicialmente K centroides de manera aleatoria y luego asigna cada punto de datos al centroide más cercano. Los centroides se recalculan repetidamente y los puntos se reasignan a los centroides
más cercanos hasta que se alcanza la
convergencia. Es ampliamente utilizado
en tareas de segmentación de clientes,
clasificación de texto y procesamiento
de imágenes, entre otras aplicaciones.
Entorno interactivo para la creación y compartición de documentos que contienen código, texto y visualizaciones. Permite a los usuarios escribir y ejecutar código en bloques
individuales llamados “celdas”, lo que facilita la exploración de datos, la experimentación con algoritmos y la presentación de resultados en un formato interactivo y colaborativo. Jupyter Notebook es ampliamente utilizado en ciencia de datos, educación en informática y desarrollo de software.
