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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 un Modelo Determinista

Un modelo determinista es una representación matemática en la que el resultado está predeterminado por las condiciones de entrada, sin influencia de factores aleatorios. Estos modelos se utilizan ampliamente en diversos campos, incluyendo la ciencia, la ingeniería y la economía.


El funcionamiento de los modelos deterministas se basa en ecuaciones matemáticas o algoritmos claros. Al introducir condiciones iniciales específicas, el modelo puede generar consistentemente la misma salida. A diferencia de los modelos estocásticos, los modelos deterministas no consideran variables aleatorias, lo que lleva a resultados consistentes bajo condiciones idénticas.


Las aplicaciones típicas incluyen la meteorología, donde las previsiones del tiempo utilizan modelos deterministas para predecir patrones climáticos futuros. Por ejemplo, los modelos de predicción numérica del tiempo emplean ecuaciones de la física atmosférica para simular cambios climáticos. Además, el análisis estructural en ingeniería a menudo se basa en modelos deterministas para evaluar la estabilidad de edificios.


Una gran ventaja de los modelos deterministas es su alta precisión y repetibilidad, adecuados para aplicaciones que requieren alta fiabilidad. Sin embargo, su limitación radica en su incapacidad para abordar incertidumbres en sistemas complejos, lo que puede llevar a desviaciones en las predicciones del modelo en entornos reales.


En el futuro, a medida que avancen las capacidades computacionales y la ciencia de datos, se espera que los modelos deterministas se integren con otros tipos de modelos, como modelos estocásticos y de aprendizaje automático, formando sistemas predictivos más completos. Esta combinación ayudará a proporcionar soluciones más precisas al enfrentar problemas complejos del mundo real.


Al utilizar modelos deterministas, es importante ser consciente de la precisión y el alcance de los parámetros del modelo. Además, reconocer las limitaciones del modelo es crucial para evitar depender excesivamente de los resultados del modelo al tomar decisiones.