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 Modelo Jerárquico

El Modelo Jerárquico es un marco teórico esencial que se utiliza ampliamente en diversas disciplinas como la informática, la gestión y las ciencias sociales. Organiza sistemas complejos en niveles jerárquicos, ayudando a investigadores y profesionales a comprender y analizar estructuras de datos, procesos de decisión y comportamientos organizacionales.

La idea central del Modelo Jerárquico es descomponer un sistema en diferentes niveles, cada uno con funciones y roles específicos. Esta simplificación de la complejidad facilita el análisis. Por ejemplo, en sistemas de información, el Modelo Jerárquico puede ayudar a diseñar arquitecturas de bases de datos, donde los datos se segmentan en múltiples niveles, facilitando su gestión y acceso.

Los escenarios de aplicación típicos incluyen estructuras organizativas en empresas, ecosistemas y procesamiento de datos y diseño de algoritmos en ciencias de la computación. Una ventaja del Modelo Jerárquico es su capacidad para mostrar claramente las relaciones entre los diversos niveles, ayudando en la toma de decisiones y en la optimización. Sin embargo, una desventaja es que, si las divisiones jerárquicas no están bien definidas, puede haber pérdida de información o reducción de la eficiencia de procesamiento.

Las tendencias futuras incluyen ajustes dinámicos y gestión adaptativa del Modelo Jerárquico, especialmente al tratar con grandes volúmenes de datos y entornos de rápido cambio. Mantener la flexibilidad y la eficacia del modelo será un desafío significativo.