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Glossary

0-9
6DoF pose estimation4D data5G + AI1-shot learning0-shot learning3D convolution8-bit quantization7D representation2-stage detector9-layer network
A
Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithm
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
Classifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbot
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpochExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward PropagationFoundation Model
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hierarchical ModelHeuristicHallucinationHidden LayerHyperparameter
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JuxtapositionJitteringJAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-lines
K
K-Shot LearningKernel TrickK-means ClusteringKnowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
NLP / Natural Language ProcessingNovelty Detection / Anomaly DetectionNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
PretrainingPoolingParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPrompt
Q
Q-learningQueue / BufferQuantizationQuality EstimationQuery
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningRegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTraining DataTransfer LearningTransformer
U
Unsupervised LearningUniversal Approximation TheoremUnderfittingUncertainty EstimationU-Net
V
Vector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Validation SetVision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient
W
Weight DecayWeak SupervisionWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemXAI / Explainable AIX-axis / feature axisXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUVYoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

¿Qué es NLP / Procesamiento de Lenguaje Natural?

El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es un campo vital en la informática y la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre computadoras y lenguajes humanos. Su objetivo es permitir que las computadoras comprendan, interpreten y generen lenguaje humano de manera efectiva. Las aplicaciones de NLP son amplias, incluyendo traducción automática, análisis de sentimientos, clasificación de textos y reconocimiento de voz.


La historia del NLP se remonta a la década de 1950, y con los avances tecnológicos—especialmente el surgimiento del aprendizaje profundo—NLP ha hecho progresos significativos. El NLP moderno depende de grandes corpus y de un potente poder computacional para mejorar la precisión y eficiencia del procesamiento del lenguaje.


NLP generalmente opera a través de varios pasos: preprocesamiento de texto (como la eliminación de signos de puntuación y la tokenización), extracción de características (como el modelo de bolsa de palabras y TF-IDF), entrenamiento de modelos (usando algoritmos de aprendizaje automático) y, finalmente, predicciones o generación de resultados. A medida que la tecnología avanza, el entrenamiento de sistemas NLP depende cada vez más de conjuntos de datos extensos y arquitecturas de redes neuronales complejas.


Los escenarios típicos para NLP incluyen servicios de atención al cliente inteligentes, asistentes de voz y análisis de redes sociales. En el futuro, a medida que la IA siga evolucionando, NLP podría desempeñar un papel más significativo en áreas como la educación, la salud y el derecho. Sin embargo, NLP también enfrenta desafíos, como la diversidad y complejidad de los idiomas y la dificultad de comprensión del contexto.


Las ventajas de NLP incluyen mejoras significativas en la eficiencia del procesamiento de información y reducción de la intervención humana, además de ayudar a las empresas a obtener información sobre las emociones y necesidades de los usuarios. Sin embargo, las desventajas incluyen la necesidad de grandes cantidades de datos para entrenar sistemas NLP y la posibilidad de sesgos e interpretaciones erróneas.


Al utilizar NLP, hay varias consideraciones: primero, garantizar la diversidad y representatividad de los datos para minimizar los sesgos del modelo; segundo, monitorear y optimizar continuamente el rendimiento del modelo para adaptarse a los cambios en el lenguaje y en las necesidades de los usuarios.