En el contexto de aprendizaje automático, se refiere al prejuicio en los datos de entrenamiento que afecta la objetividad del modelo. Puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos sesgada, y puede resultar en decisiones o predicciones inexactas y discriminatorias.
Es un algoritmo utilizado en el entrenamiento de redes neuronales. Consiste en ajustar los pesos de la red en función de la diferencia entre la salida predicha y la salida deseada. Se realiza en sentido contrario a través de la red, calcula gradientes y utiliza técnicas de optimización para minimizar el error y mejorar el rendimiento de la red durante el entrenamiento.
Técnica de ensamble en aprendizaje automático que combina múltiples modelos para mejorar estabilidad y precisión. Se crean varios conjuntos de datos de entrenamiento mediante muestreo bootstrap, luego se entrena un modelo en cada conjunto. Finalmente, las predicciones se obtienen promediando o votando entre los modelos individuales.
Es una red neuronal utilizada para la reducción de dimensionalidad* y la generación de datos. Consiste en una arquitectura simétrica en la que la entrada y la salida son similares, y cuenta con una capa interna llamada
“código latente”. Es útil para aprender representaciones compactas de datos y para la generación de nuevos datos
similares a los de entrada.
Es un componente fundamental de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender patrones y mejorar su rendimiento sin intervención humana explícita. Utiliza algoritmos que permiten a las máquinas reconocer patrones en datos y tomar decisiones basadas en estos patrones, mejorando su desempeño con la experiencia.
Conjunto finito de instrucciones precisas y bien definidas que describe un proceso o procedimiento para resolver un problema o llevar a cabo una tarea específica. Estas instrucciones son paso a paso y deben ser ejecutadas en un orden específico para lograr el resultado deseado.
Es un concepto amplio que implica el uso de una red neuronal para modelar la relación entre datos y etiquetas. En este contexto, la red neural es entrenada para aprender la relación entre los datos de entrada y las etiquetas deseadas, utilizando un enfoque competitivo para mejorar la precisión de la clasificación.
