Es un paradigma de aprendizaje donde un agente aprende a tomar decisiones secuenciales para maximizar una recompensa acumulada en un entorno dado. El agente toma acciones en el entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones en función de las acciones que realiza. El objetivo del aprendizaje por refuerzo es aprender una política óptima para tomar decisiones que maximicen la recompensa a largo plazo.
Modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que están diseñados para realizar tareas de aprendizaje automático. Consisten en una red de unidades de procesamiento llamadas neuronas, que están organizadas en capas y conectadas entre sí mediante conexiones ponderadas. Estas conexiones permiten que las redes neuronales aprendan a partir de datos de entrada, ajustando los pesos de las conexiones para realizar tareas como clasificación, regresión, reconocimiento de patrones, entre otras.
Tipo de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales o temporales. A diferencia de las redes neuronales convencionales, las RNN tienen conexiones retroalimentadas que les permiten mantener estados internos y procesar secuencias de longitud variable. Esto las hace adecuadas para tareas como traducción automática, reconocimiento de voz, generación de texto y modelado de series temporales. Las RNN se utilizan en una variedad de aplicaciones en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la bioinformática.
Técnica utilizada para reducir la precisión de los números en modelos de aprendizaje automático. Esto se logra mediante la representación de números con menos bits de precisión, lo que reduce el tamaño del modelo y la cantidad de recursos computacionales necesarios para su ejecución. La cuantificación puede mejorar la eficiencia y la velocidad de los modelos, especialmente en dispositivos con recursos limitados como dispositivos móviles o sistemas embebidos.
Aplicación de principios cuánticos en algoritmos de aprendizaje automático. Utiliza la computación cuántica para realizar cálculos relacionados con el aprendizaje automático, como la optimización, la clasificación y la generación de modelos. El aprendizaje automático cuántico tiene el potencial de resolver problemas complejos de manera más eficiente que los enfoques clásicos de aprendizaje automático en ciertas aplicaciones.
Paradigma de computación que utiliza principios de la mecánica cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para realizar operaciones computacionales. Los
computadores cuánticos pueden procesar y almacenar información de manera radicalmente diferente a los computadores clásicos, lo que les permite realizar cálculos en paralelo y resolver problemas que son difíciles o imposibles de abordar con la
computación clásica.
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo utilizado en inteligencia artificial. Se utiliza para aprender una política óptima para tomar decisiones secuenciales en entornos basados en recompensas y penalizaciones. Q-Learning utiliza una función de valor llamada Q-function para estimar el valor esperado de una acción en un estado dado. El algoritmo ajusta iterativamente los valores de Q-function a medida que explora el entorno y aprende a maximizar las recompensas a largo plazo.
Es el proceso de eliminación de conexiones no esenciales en redes neuronales para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo. Durante el pruning, se identifican y eliminan las conexiones menos importantes o redundantes en la red neuronal, lo que reduce la complejidad del modelo y el costo computacional asociado con su ejecución. El pruning puede ayudar a mejorar la generalización del modelo y reducir el riesgo de overfitting.
Es una prueba propuesta por Alan Turing en la década de 1950 para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano. La máquina pasa la prueba si un observador humano no puede distinguir si las respuestas provienen de una máquina o de un ser humano.
Método de reducción de dimensionalidad utilizado para simplificar conjuntos de datos manteniendo la mayor cantidad posible de información. PCA transforma el conjunto de datos original en un conjunto de componentes principales, que son combinaciones lineales de las variables originales. Estas componentes principales capturan la variabilidad de los datos de manera ordenada, lo que facilita la visualización y el análisis de datos de alta dimensión.
