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 el Clustering

El clustering es una técnica de análisis de datos ampliamente utilizada en aprendizaje automático y minería de datos. Su objetivo principal es agrupar un conjunto de objetos en varias categorías, de modo que los objetos dentro de la misma categoría sean similares entre sí, mientras que los objetos de diferentes categorías sean lo más diferentes posible. Esta técnica se emplea a menudo en el análisis exploratorio de datos para identificar patrones y estructuras dentro de los datos.

Hay varios algoritmos de clustering disponibles, incluidos K-means, clustering jerárquico y DBSCAN. Cada algoritmo tiene sus propias ventajas y desventajas, dependiendo de la aplicación. Por ejemplo, el algoritmo K-means es adecuado para conjuntos de datos grandes, pero requiere un número de clusters predefinido, mientras que DBSCAN no requiere esta suposición y es ideal para manejar datos ruidosos.

Las aplicaciones del clustering son extensas, abarcando la segmentación de mercado, el análisis de redes sociales, el procesamiento de imágenes y el diagnóstico médico. A medida que el volumen y la complejidad de los datos continúan creciendo, se espera que las técnicas de clustering avancen aún más, integrándose con tecnologías emergentes como el aprendizaje profundo para mejorar la precisión y la eficiencia del análisis de datos.

Sin embargo, el clustering también presenta varios desafíos, como la selección del algoritmo de clustering adecuado, la determinación de la configuración óptima de parámetros y la evaluación de la eficacia de los resultados del clustering. Por lo tanto, una comprensión profunda de las técnicas de clustering y la experiencia práctica son cruciales para los científicos de datos.