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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 Clasificador / Clasificación

Los términos clasificador y clasificación son fundamentales en los campos del aprendizaje automático y la ciencia de datos. Un clasificador es un algoritmo o modelo que asigna muestras de datos a categorías específicas, mientras que la clasificación se refiere a la actividad general de este proceso. Esta tarea es crucial en varias aplicaciones, como la detección de spam, el reconocimiento de imágenes y el análisis de sentimientos.


Los clasificadores suelen aprender características y patrones a partir de datos de entrenamiento para clasificar nuevos datos de manera efectiva cuando se encuentran. Los algoritmos de clasificación comunes incluyen árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial (SVM) y redes neuronales. Cada algoritmo tiene sus ventajas y desventajas únicas, lo que los hace adecuados para diferentes tipos de datos y tareas.


En el campo de la medicina, los clasificadores pueden ayudar a los médicos a categorizar a los pacientes en diferentes enfermedades según los síntomas; en el sector financiero, se pueden utilizar para identificar transacciones potencialmente fraudulentas. Además, las plataformas de redes sociales utilizan algoritmos de clasificación para recomendar contenido a los usuarios, aumentando así el compromiso.


A medida que las tecnologías de inteligencia artificial continúan avanzando, es probable que la precisión y la eficiencia de los clasificadores mejoren significativamente. En el futuro, la aplicación de modelos de aprendizaje profundo acelerará aún más el desarrollo de las técnicas de clasificación, permitiéndoles manejar conjuntos de datos y tareas más complejas.


La principal ventaja de los clasificadores es su capacidad para automatizar y optimizar el procesamiento de datos, pero sus desventajas incluyen la dependencia de datos de entrenamiento y la posibilidad de sobreajuste. Al elegir un clasificador, los usuarios deben considerar las características de los datos, la complejidad de la tarea y la interpretabilidad del modelo.


Al utilizar clasificadores, el preprocesamiento de datos, la selección de características y la evaluación del modelo son pasos cruciales. Asegurarse de que la calidad y la diversidad de los datos ayudarán a mejorar el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de clasificación.