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 la Variable Latente

La Variable Latente se refiere a variables que no se pueden observar directamente, sino que se infieren a partir de otras variables. Estas variables desempeñan un papel crucial en varios campos como las ciencias sociales, la economía, la psicología y el aprendizaje automático.

Por ejemplo, en psicología, el nivel de inteligencia o rasgos de personalidad son variables latentes que se pueden inferir a partir de un conjunto de pruebas observables. Modelos como la modelización de ecuaciones estructurales ayudan a los investigadores a comprender relaciones complejas e identificar la influencia de factores latentes en los resultados observables.

La ventaja de las variables latentes radica en su capacidad para manejar el ruido y la incertidumbre en los datos, revelando relaciones causales subyacentes. Sin embargo, la selección de variables latentes y la construcción del modelo pueden afectar la interpretación de los resultados, y el proceso de estimación generalmente requiere modelos matemáticos sofisticados y un gran volumen de datos.

En el futuro, a medida que la ciencia de datos y el aprendizaje automático evolucionen, los modelos de variables latentes pueden volverse más prevalentes en áreas como el análisis de mercado y los sistemas de recomendación. Los investigadores y desarrolladores de aplicaciones deben centrarse en las bases teóricas y aplicaciones prácticas de las variables latentes para garantizar la fiabilidad y eficacia de los resultados.