Es una técnica en el aprendizaje automático que combina múltiples modelos individuales para mejorar el rendimiento predictivo. Los modelos individuales pueden ser del mismo tipo o de tipos diferentes. Al combinar las predicciones de múltiples modelos, el ensamble puede reducir el sesgo y la varianza, lo que lleva a un modelo más robusto y generalizable. Algunos métodos comunes de ensamble incluyen el bagging, boosting y la combinación de modelos por voto.
Es una representación gráfica de los resultados de un análisis de agrupamiento jerárquico en datos. En este tipo de análisis, los datos se agrupan en clústeres* o grupos en función de sus similitudes. El dendrograma muestra la estructura jerárquica de estos clústeres, donde los elementos más similares se agrupan juntos en niveles inferiores del dendrograma, mientras que los elementos menos similares se agrupan en niveles superiores. Es una herramienta útil para visualizar la estructura de los datos y comprender las relaciones entre los elementos.
Es una arquitectura de red neuronal utilizada en el aprendizaje por refuerzo, específicamente en el algoritmo de Q-learning profundo. DQN combina redes neuronales profundas con el algoritmo Q-learning para aprender a tomar decisiones óptimas en entornos complejos y dinámicos. Este enfoque ha sido especialmente exitoso en aplicaciones de juegos de video, donde los agentes de aprendizaje pueden aprender a jugar juegos como Atari de manera autónoma a partir de la observación de la pantalla y la retroalimentación de recompensa.
También conocido como aprendizaje profundo, es un subcampo del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para realizar tareas complejas de procesamiento de datos. A diferencia de los modelos de aprendizaje automático tradicionales, que pueden tener una o dos capas ocultas, las redes neuronales profundas pueden tener múltiples capas ocultas, lo que les permite aprender representaciones jerárquicas de los datos. Esto hace que el deep learning sea especialmente eficaz en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
También conocido como aumento de datos, es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para aumentar el tamaño del conjunto de datos mediante la aplicación de transformaciones a los datos existentes. Estas transformaciones pueden incluir rotaciones, traslaciones, zoom, volteos, cambios en el brillo, entre otros. El objetivo de la data augmentation es mejorar la generalización y el rendimiento del modelo al proporcionar más variedad en los datos de entrenamiento, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste.
Es una tarea fundamental en el aprendizaje automático, que implica asignar una etiqueta o categoría a un conjunto de datos basado en sus características. Por ejemplo, en un conjunto de datos de imágenes de animales, la tarea de clasificación podría ser asignar cada imagen a una categoría específica, como “perro”, “gato” o “pájaro”. Los algoritmos de clasificación aprenden patrones a partir de los datos de entrenamiento y luego aplican estos patrones para predecir la categoría de nuevos datos.
Programa de computadora diseñado para simular conversaciones humanas a través de medios digitales. Utiliza
algoritmos de generación de lenguaje natural (NLG) para comprender y responder a las consultas de los usuarios de manera automática. Los chatbots pueden ser utilizados en una variedad de aplicaciones, como servicio al cliente, asistencia en línea, ventas y entretenimiento.
Tipo de arquitectura de red neuronal diseñada para superar limitaciones de las Convolutional Neural Networks
(CNN). Introduce “cápsulas”, unidades de procesamiento, que capturan información jerárquica y relaciones
espaciales entre características en una imagen. Esta arquitectura busca mejorar la interpretación de las relaciones espaciales en datos complejos.
En el contexto de Capsule Networks, una cápsula es una unidad de procesamiento fundamental. Cada cápsula está diseñada para capturar y representar una característica específica de un objeto en la imagen. La información se organiza de manera jerárquica, permitiendo una representación más robusta y precisa de las relaciones entre características en comparación con las arquitecturas convencionales.
El manejo y análisis de conjuntos de datos masivos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos se denomina “Big Data”. Este concepto implica el uso de tecnologías específicas para almacenar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes. El objetivo fundamental del análisis de Big Data es extraer insights valiosos, identificar patrones complejos y obtener
conocimientos significativos que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
