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 Meta-aprendizaje

El meta-aprendizaje, también conocido como 'aprender a aprender', es un concepto crucial en el campo del aprendizaje automático. Se refiere al enfoque de aprender cómo aprender de manera más efectiva, mejorando así el rendimiento de un modelo en nuevas tareas. El objetivo subyacente es permitir que el modelo se adapte rápidamente a diferentes tareas de aprendizaje con datos o experiencias mínimos.

La importancia del meta-aprendizaje radica en su capacidad para reducir el tiempo de entrenamiento y mejorar la adaptabilidad del modelo en nuevos entornos. En el aprendizaje automático tradicional, los modelos generalmente requieren grandes cantidades de datos etiquetados para el entrenamiento, mientras que el meta-aprendizaje utiliza conocimientos o experiencias existentes para acelerar el proceso de aprendizaje. Los métodos comunes incluyen la selección de algoritmos apropiados, la optimización de hiperparámetros y el uso de mecanismos adaptativos para ajustar las estrategias de aprendizaje.

En escenarios típicos, el meta-aprendizaje se aplica en diversos dominios, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el aprendizaje robótico. Por ejemplo, en la visión por computadora, el meta-aprendizaje puede ayudar a los modelos a adaptarse rápidamente y clasificar con precisión nuevas categorías de imágenes.

Mirando hacia el futuro, a medida que la diversidad de datos y tareas continúa aumentando, se espera que la importancia del meta-aprendizaje también crezca. Se espera que desempeñe un papel mayor en áreas como el aprendizaje automático automatizado (AutoML) y los sistemas de recomendación personalizados. Sin embargo, el meta-aprendizaje también enfrenta desafíos, como la elección de aprendices base adecuados y el diseño de distribuciones de tareas efectivas.