Extensión del algoritmo de agrupamiento K-means que determina automáticamente el número óptimo de clústeres en un conjunto de datos. A diferencia de K-means, que requiere que se especifique el número de clústeres de antemano, X-means utiliza criterios, como el criterio de información bayesiano para determinar el número óptimo de clústeres de manera
automatizada durante el proceso de agrupamiento.
Técnica específica de incrustación de palabras que asigna representaciones vectoriales a palabras basadas en su contexto en un corpus de texto. Utiliza modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales, para aprender incrustaciones de palabras entrenando un modelo para predecir palabras vecinas a partir de una palabra de entrada. Esto permite capturar relaciones semánticas y similitudes entre palabras en función de su uso en el texto.
Técnica en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que representa palabras como vectores numéricos en un espacio de características de alta dimensión. Estos vectores capturan el significado semántico y las relaciones entre palabras en función de su
contexto en el texto. Las incrustaciones de palabras se utilizan en una variedad de aplicaciones de NLP, como la traducción automática, el análisis de sentimientos, la recuperación de información y la generación de texto.
Técnica utilizada en modelos de aprendizaje automático para penalizar los pesos grandes o complejos que pueden conducir al sobreajuste. El objetivo de la regularización de pesos es evitar que los modelos se vuelvan demasiado sensibles a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento y promover la
generalización a nuevos datos. Dos métodos comunes de regularización de pesos son la regularización L1 (Lasso) y la regularización L2 (Ridge).
Proceso de establecer valores iniciales en los pesos de una red neuronal antes de comenzar el entrenamiento. Una inicialización adecuada de los pesos puede ayudar a mejorar la convergencia del modelo y evitar problemas como el estancamiento en mínimos locales. Las técnicas comunes de inicialización de pesos incluyen la inicialización aleatoria, la inicialización con distribuciones específicas como la normal o la uniforme, y la inicialización utilizando métodos como la inicialización de Xavier o la inicialización de He.
Constituyen las cantidades de dinero que se les asignan, independientemente de su sueldo y de acuerdo a las disposiciones vigentes, a aquellos funcionarios o empleados de la institución para sus pagos diarios de alimentación y hospedaje cuando deban viajar por el interior o exterior del país en funciones de su cargo.
Modelo de computadora que consta de una unidad central de procesamiento (CPU), una unidad de control, memoria de acceso aleatorio (RAM) y memoria de almacenamiento secundario. En este modelo, los programas y los datos se almacenan en la memoria y se transfieren a la CPU para su procesamiento. La arquitectura de Von Neumann es la base de la mayoría de los ordenadores modernos y se utiliza en una amplia gama de dispositivos, desde ordenadores personales hasta supercomputadoras.
Campo de la inteligencia artificial centrado en la interpretación de imágenes y videos por parte de los ordenadores. Utiliza técnicas de procesamiento de imágenes, aprendizaje automático y visión por computadora para analizar y comprender el contenido visual. Algunas aplicaciones comunes de la visión artificial incluyen reconocimiento facial, detección de objetos, seguimiento de movimiento, segmentación de imágenes y diagnóstico médico basado en imágenes.
Modelo generativo en el aprendizaje
profundo que se utiliza para aprender
representaciones de datos de alta
dimensionalidad. A diferencia de un
autoencoder convencional, que aprende
una representación comprimida de
los datos de entrada, un VAE aprende
una distribución probabilística en el
espacio latente. Esto permite generar
nuevas muestras de datos similares
a las muestras de entrenamiento y es
útil en aplicaciones de generación de
imágenes, reconstrucción de datos y
modelado de distribuciones de datos
complejas.
Concepto fundamental en el aprendizaje automático que describe el compromiso entre la capacidad de un modelo para ajustarse a los datos y su capacidad para generalizar a nuevos datos. La varianza se refiere a la sensibilidad del modelo a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento, mientras que el sesgo se refiere a la tendencia del modelo a hacer suposiciones simplificadas sobre los datos. En general, hay un trade-off entre reducir la varianza y reducir el sesgo, y encontrar el equilibrio correcto es crucial para el
rendimiento del modelo.
