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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 la Alucinación

La alucinación se refiere a una percepción que ocurre sin un estímulo externo, donde un individuo experimenta sensaciones que no están presentes en la realidad. Estas pueden manifestarse de diversas formas, incluidas alucinaciones visuales, auditivas, olfativas o táctiles. Las causas de las alucinaciones pueden variar ampliamente, desde trastornos mentales como la esquizofrenia hasta el abuso de sustancias, la fatiga extrema o la privación de sueño. Comprender los mecanismos detrás de las alucinaciones es crucial para los profesionales de la salud en la formulación de planes de tratamiento eficaces para los pacientes.


El impacto y la importancia de las alucinaciones son profundos. En el ámbito médico, reconocer las razones detrás de las alucinaciones ayuda a moldear intervenciones apropiadas. Además, las alucinaciones desempeñan un papel significativo en la investigación psicológica y neurocientífica, proporcionando información sobre la percepción humana y la conciencia. Por ejemplo, estudios han demostrado que las alucinaciones pueden resultar del estrés psicológico y condiciones neurológicas, vinculándolas a cuestiones más amplias de salud mental.


En cuanto a las tendencias futuras, los avances en neurociencia y psicología están impulsando la investigación sobre los mecanismos y métodos de tratamiento relacionados con las alucinaciones. Los investigadores están explorando cómo una mejor comprensión de las alucinaciones puede mejorar el tratamiento de la salud mental e incluso aplicaciones terapéuticas, como el uso de psicodélicos en condiciones controladas. Sin embargo, la experiencia de las alucinaciones también puede llevar a resultados negativos, incluido el aislamiento social, la ansiedad y otros problemas de salud mental.


En conclusión, aunque entender las alucinaciones puede ayudar a identificar y tratar trastornos relacionados, las experiencias en sí pueden presentar desafíos significativos para los individuos. Es esencial abordar a aquellos que experimentan alucinaciones con empatía y apoyo, asegurando que reciban la atención adecuada en lugar de ser estigmatizados.