Lenguaje simbólico que permite la escritura de instrucciones similares a las declaraciones gramaticales (nombres, verbos, adjetivos), con las cuales mediante un orden lógico, es posible realizar un proceso electrónico de datos en una computadora.
Lenguaje simbólico que permite la escritura de instrucciones similares a las declaraciones gramaticales (nombres, verbos, adjetivos), con las cuales mediante un orden lógico, es posible realizar un proceso electrónico de datos en una computadora.
Parámetro que se configura antes del entrenamiento del modelo y afecta el proceso de aprendizaje, pero no se aprende automáticamente del conjunto de datos. Los hiperparámetros controlan aspectos como la complejidad del modelo, la velocidad de aprendizaje y la regularización. Algunos ejemplos comunes de hiperparámetros incluyen la tasa de aprendizaje en redes neuronales, el número de árboles en un modelo de bosque aleatorio y el valor de K en el algoritmo de vecinos más cercanos (K-nearest Neighboors)
Método de agrupamiento que crea jerarquías de clústeres. En este enfoque, los datos se agrupan en función de su similitud, y los clústeres se organizan en una estructura de árbol o dendrograma. Hay dos tipos principales de agrupamiento jerárquico: aglomerativo, donde cada observación comienza en su propio clúster y se fusionan gradualmente, y divisivo, donde todos los datos comienzan en un solo clúster y se dividen en clústeres más pequeños. Este enfoque es útil para explorar la estructura de los datos y visualizar relaciones de similitud entre observaciones.
Regla práctica o método de solución de problemas que no garantiza una solución óptima, pero que a menudo es efectiva en la práctica. En el contexto de la inteligencia artificial, las heurísticas se utilizan en algoritmos de búsqueda y optimización para guiar la exploración del espacio de soluciones en busca de una solución satisfactoria en un tiempo razonable. Las heurísticas son particularmente útiles en problemas complejos donde encontrar una solución óptima es computacionalmente costoso o impracticable.
Marco de software de código abierto utilizado para el procesamiento y almacenamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras. Proporciona una plataforma para el procesamiento paralelo de datos a través de su sistema de archivos distribuido (HDFS) y el marco de procesamiento distribuido MapReduce. Hadoop es ampliamente utilizado en aplicaciones de big data y análisis de datos a gran escala.
Algoritmo de optimización utilizado para minimizar una función de pérdida en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. El algoritmo funciona ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección opuesta al gradiente de la función de pérdida, lo que permite encontrar los valores óptimos de los parámetros que minimizan la pérdida.
Modelo de lenguaje de inteligencia artificial de última generación desarrollado por OpenAI. Utiliza la arquitectura de transformer y se entrena en grandes conjuntos de datos para generar texto de manera autónoma. GPT ha demostrado un rendimiento sobresaliente en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como generación de texto, traducción automática y respuesta a preguntas.
Modelo estadístico utilizado para modelar funciones probabilísticas, donde se asume que la función observada es una muestra de una distribución gaussiana multivariada. Los procesos gaussianos son útiles en problemas de regresión no lineales, donde se necesita estimar la incertidumbre asociada con las
predicciones.
Es un modelo estadístico utilizado para describir la distribución de datos como una combinación de varias distribuciones gaussianas (normales). Cada componente del modelo representa una distribución gaussiana, y los datos se generan a partir de una combinación de estas distribuciones.
La lógica difusa es un sistema que maneja la incertidumbre en los datos, permitiendo representar y manipular conceptos vagos o imprecisos. A diferencia de la lógica tradicional, que opera con valores binarios (verdadero/falso), la lógica difusa permite la representación de grados de verdad, lo que la hace útil en situaciones donde las decisiones deben tomarse e condiciones inciertas o ambiguas.