Glossary

0-9

6DoF pose estimation 4D data 5G + AI 1-shot learning 0-shot learning 3D convolution 8-bit quantization 7D representation 2-stage detector 9-layer network

A

Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General Intelligence Autoencoder Attention Algorithm

B

Backpropagation BERT Bias Boosting Batch Normalization

C

Classifier / Classification CNN / Convolutional Neural Network Clustering Cross-Validation Chatbot

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch Explainable AI (XAI)

F

Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation Foundation Model

G

GAN / Generative Adversarial Network Gradient Descent Grounding Generative AI Graph Neural Network (GNN)

H

Hierarchical Model Heuristic Hallucination Hidden Layer Hyperparameter

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

Juxtaposition Jittering JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines

K

K-Shot Learning Kernel Trick K-means Clustering Knowledge Distillation KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Meta-learning Model Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

NLP / Natural Language Processing Novelty Detection / Anomaly Detection NLU / Natural Language Understanding Normalization Neural Network

O

Online Learning Objective Function One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Pretraining Pooling Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt

Q

Q-learning Queue / Buffer Quantization Quality Estimation Query

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation Learning Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Training Data Transfer Learning Transformer

U

Unsupervised Learning Universal Approximation Theorem Underfitting Uncertainty Estimation U-Net

V

Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Validation Set Vision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient

W

Weight Decay Weak Supervision Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem XAI / Explainable AI X-axis / feature axis XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUV Yoga of AI

Z

Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-gradient phenomenon Zygosity in augmentation

¿Qué es Pooling?

Pooling es una técnica ampliamente utilizada en varios campos como la informática, la ciencia de datos y las finanzas. En redes informáticas, pooling se refiere a la práctica de compartir y gestionar recursos de manera eficiente, combinando múltiples recursos para optimizar su uso y reducir la latencia.

En ciencia de datos, pooling es un método para reducir la dimensionalidad de los datos, especialmente en el procesamiento de imágenes, comúnmente visto en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) utilizando técnicas como max pooling y average pooling. Esto ayuda a mejorar la precisión y eficiencia del modelo.

En finanzas, pooling se refiere a la agregación de fondos de múltiples inversores para lograr mejores retornos de inversión. Esta práctica permite que los pequeños inversores se beneficien de oportunidades de inversión más grandes.

La importancia del pooling radica en su capacidad para aumentar la utilización de recursos y reducir costos. A medida que la tecnología evoluciona, la aplicación del pooling en inteligencia artificial y big data se volverá cada vez más prevalente.

Sin embargo, aunque el pooling ofrece beneficios significativos, también puede tener desventajas, como la pérdida de datos y la incompletitud de la información. Por lo tanto, es crucial considerar la integridad y precisión de los datos al implementar técnicas de pooling.