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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 Fusión / Fusión Multimodal

La fusión se refiere, generalmente, a la combinación de diferentes elementos o tecnologías en un nuevo todo. En el campo de la informática y la inteligencia artificial, la Fusión Multimodal se refiere a la integración de datos de múltiples modalidades (como texto, imágenes, audio, etc.) para un análisis y comprensión más completos y precisos.


La importancia de la Fusión Multimodal está aumentando a medida que crece la diversidad de fuentes y formas de datos. Puede mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, especialmente en tareas que requieren un análisis exhaustivo de diferentes tipos de datos, como la conducción autónoma y el análisis de sentimientos. Al integrar información multimodal, los sistemas pueden hacer juicios más precisos en escenarios complejos.


Generalmente, la Fusión Multimodal implica tres pasos: preprocesamiento de datos, extracción de características y estrategia de fusión. La fase de preprocesamiento de datos implica limpiar y estandarizar los datos de diferentes modalidades; la fase de extracción de características captura información útil de cada modalidad; y la estrategia de fusión determina cómo combinar esta información (por ejemplo, a través de promedios ponderados o modelos de aprendizaje profundo).


En el análisis de imágenes médicas, la Fusión Multimodal puede combinar imágenes de tomografía computarizada (CT) y datos de resonancia magnética (MRI) para proporcionar información diagnóstica más completa. En el procesamiento del lenguaje natural, la combinación de texto e imágenes puede ayudar a mejorar la precisión de la generación de descripciones de imágenes.


A futuro, a medida que la tecnología de IA sigue desarrollándose, la Fusión Multimodal se aplicará en más áreas, como la realidad virtual, la realidad aumentada y la interacción humano-computadora. Además, a medida que aumenta la cantidad de datos, la forma de procesar y fusionar estos datos de manera eficiente se convertirá en una dirección importante de investigación.


Los beneficios incluyen un análisis de datos más completo y una mayor precisión y robustez del modelo; las desventajas incluyen la complejidad del procesamiento de datos y un mayor costo computacional.


Al implementar la Fusión Multimodal, es importante prestar atención a la calidad, escala y sincronización temporal de los datos de diferentes modalidades, ya que estos factores pueden afectar la precisión de los resultados finales.