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 Modelo

El término 'Modelo' puede referirse a una variedad de conceptos en diferentes campos. En ciencias e ingeniería, un modelo es una abstracción que simplifica y representa un aspecto del mundo real, permitiendo predicciones y análisis de sistemas complejos. Por ejemplo, los modelos climáticos o económicos ayudan a los investigadores a simular comportamientos sin experimentación directa.

En los negocios y el desarrollo de productos, un modelo normalmente representa un prototipo o un análisis predictivo del rendimiento del mercado. Los modelos son ventajosos porque permiten inferencias en situaciones donde los experimentos directos pueden no ser viables. Sin embargo, los modelos también tienen limitaciones, ya que la simplificación excesiva puede llevar a conclusiones inexactas.

En el ámbito tecnológico, especialmente en aprendizaje automático e inteligencia artificial, un modelo se refiere a la combinación de algoritmos y conjuntos de datos utilizados para hacer predicciones o clasificaciones. Con el avance de la tecnología, la complejidad de los modelos está aumentando continuamente, y las tendencias futuras podrían llevar a modelos más inteligentes y adaptativos.

Existen varios tipos de modelos, incluidos modelos lineales, modelos no lineales y modelos de aprendizaje profundo, con aplicaciones que van desde la investigación científica hasta el análisis empresarial y el diseño de productos.