Se refiere a los cambios en la distribución de datos que afectan la eficacia del modelo de aprendizaje automático. Estos cambios pueden deberse a diversos factores, como
cambios en el comportamiento de los usuarios, cambios estacionales, cambios en el entorno, entre otros. El Model Drift puede llevar a una degradación en el rendimiento del modelo, ya que el modelo puede volverse menos preciso o relevante para los datos nuevos.
Método de aprendizaje automático que
se enfoca en la capacidad de aprender y adaptarse velozmente a nuevas tareas o áreas de conocimiento. En lugar de entrenar un modelo para una tarea específica, el metaaprendizaje busca desarrollar algoritmos y técnicas que permitan a un modelo aprender a partir de experiencias pasadas y aplicar ese conocimiento para resolver nuevas tareas con poca o ninguna supervisión adicional. El metaaprendizaje es especialmente útil en situaciones donde los datos son escasos o las condiciones de la tarea cambian con el tiempo.
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.
Readquisición por medio de un tratamiento adecuado, de la actividad funcional perdida a causa de una incapacidad.
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.
Conjunto de disposiciones obligatorias para trabajadores y patrones, en el desarrollo de las labores de una empresa o establecimiento.
Disposición legislativa expedida por el poder ejecutivo en uso de sus facultades constitucionales para hacer cumplir los objetivos de la administración pública.
Evidencia o anotación de información sobre hechos, personas, actividades o sucesos que permite conocer o verificar los datos en forma sistemática.
