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 Embedding

Embedding es un concepto crucial en varios campos, especialmente en procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático. Se refiere al proceso de mapear datos de alta dimensión, como palabras o imágenes, a un espacio de baja dimensión, haciendo que los datos sean más manejables computacionalmente.

En NLP, las incrustaciones de palabras convierten palabras en vectores, permitiendo que las palabras de significado similar estén más cerca en el espacio vectorial. Técnicas como Word2Vec y GloVe son ampliamente utilizadas. Estos métodos ayudan a los modelos a entender las relaciones y semánticas entre palabras, mejorando tareas como la clasificación de texto y la traducción automática.

Embedding también puede aplicarse a otros tipos de datos, como imágenes y comportamientos de usuarios. En sistemas de recomendación, las incrustaciones de usuarios y elementos permiten que los modelos proporcionen recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias de los usuarios.

En el futuro, las técnicas de embedding pueden evolucionar hacia representaciones de mayor dimensión, combinadas con arquitecturas de redes neuronales más complejas, mejorando el rendimiento del modelo. La interpretabilidad de las incrustaciones también se convertirá en un foco de investigación, ya que entender cómo funcionan las incrustaciones es crucial para mejorar los modelos y aumentar su transparencia.

Las ventajas del embedding incluyen la reducción significativa de la dimensionalidad de los datos y la complejidad computacional, manteniendo información semántica importante. Sin embargo, las desventajas incluyen la necesidad de grandes cantidades de datos y recursos computacionales para entrenar incrustaciones, y la calidad de las incrustaciones puede verse afectada si los datos son insuficientes.

Las consideraciones relacionadas incluyen el preprocesamiento de datos y la elección del método de embedding apropiado. Diferentes tareas pueden requerir diferentes tipos de embedding, por lo que es necesario evaluar y ajustar al aplicar.