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 un Algoritmo

Un algoritmo es un conjunto de reglas y pasos utilizados para resolver problemas o realizar tareas. Proviene de la palabra griega y juega un papel crucial en la informática. Desde algoritmos básicos de ordenación y búsqueda hasta modelos complejos de aprendizaje automático, los algoritmos se aplican en diversas áreas como finanzas, salud y transporte.

El funcionamiento de un algoritmo generalmente consiste en tres partes: entrada, procesamiento y salida. Por ejemplo, un algoritmo de ordenación toma un array desordenado como entrada, lo procesa y produce un array ordenado como salida.

Los algoritmos se utilizan ampliamente en motores de búsqueda, recomendaciones en redes sociales, análisis de datos e inteligencia artificial. Por ejemplo, el motor de búsqueda de Google utiliza algoritmos complejos para determinar qué páginas web son más relevantes para las consultas de los usuarios, proporcionando los mejores resultados de búsqueda.

A medida que la tecnología avanza, la investigación y aplicación de algoritmos continuará evolucionando, especialmente en áreas de inteligencia artificial y big data. Los algoritmos se volverán más complejos e inteligentes, capaces de manejar conjuntos de datos más grandes y proporcionar resultados más precisos.

Si bien los algoritmos ofrecen ventajas como eficiencia, repetibilidad y precisión, también tienen limitaciones, como la dependencia de la calidad de los datos y posibles sesgos. Por lo tanto, es crucial evaluar cuidadosamente su aplicabilidad y riesgos al utilizar algoritmos.

Al diseñar y utilizar algoritmos, garantizar transparencia e interpretabilidad es esencial. Esto ayuda a los usuarios a comprender el proceso de toma de decisiones del algoritmo, aumentando así la confianza en los resultados del algoritmo.