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 Aprendizaje por Conjuntos

El Aprendizaje por Conjuntos es una técnica de aprendizaje automático que combina las predicciones de múltiples modelos para mejorar el rendimiento y la precisión general. La idea central es agregar las salidas de varios aprendices débiles, que individualmente pueden tener un rendimiento deficiente, para crear un aprendiz fuerte que reduzca la varianza y el sesgo.

Los dos tipos principales de métodos de aprendizaje por conjuntos son Bagging y Boosting. Bagging genera múltiples submodelos y combina sus resultados mediante votación, mientras que Boosting optimiza el proceso de aprendizaje ajustando iterativamente los pesos de los modelos. Los algoritmos comunes incluyen Random Forest, AdaBoost y Gradient Boosting Machines (GBM).

El Aprendizaje por Conjuntos es significativo porque mejora la capacidad de generalización de un modelo y reduce el riesgo de sobreajuste. Destaca en diversas aplicaciones del mundo real, incluidas la predicción financiera, el reconocimiento de imágenes y la clasificación de texto. A medida que los conjuntos de datos crecen y aumenta el poder computacional, el futuro del aprendizaje por conjuntos parece prometedor.

Sin embargo, también tiene desventajas, como la necesidad de más recursos computacionales y tiempo, ya que se deben entrenar múltiples modelos. Además, los modelos de conjunto suelen tener una interpretabilidad reducida, especialmente cuando se utilizan modelos complejos, lo que puede llevar a una disminución de la transparencia de los resultados. Por lo tanto, al emplear el aprendizaje por conjuntos, es esencial sopesar sus ventajas y desventajas en relación con aplicaciones y requisitos específicos.