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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 Overfitting

Overfitting es un concepto crucial en el aprendizaje automático y la modelización estadística, que se refiere a un modelo que tiene un buen rendimiento en los datos de entrenamiento, pero un mal rendimiento en datos nuevos no vistos. Este fenómeno suele ocurrir cuando el modelo es demasiado complejo o cuando hay insuficientes datos de entrenamiento. Cuando un modelo aprende el ruido en los datos de entrenamiento en lugar de los patrones subyacentes, se produce el overfitting.


El overfitting es una métrica importante para la evaluación de modelos, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático. Involucra la capacidad de generalización del modelo, es decir, cómo se desempeña en datos no vistos anteriormente. El problema no se limita al aprendizaje automático; también puede observarse en análisis estadísticos, lo que hace esencial encontrar una complejidad adecuada para el modelo, para garantizar que refleje con precisión los datos de entrenamiento y prediga de manera efectiva nuevos datos.


Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros mediante algoritmos de optimización para minimizar el error de entrenamiento. Si el modelo es demasiado complejo, puede adaptarse en exceso a todas las fluctuaciones y anomalías en el conjunto de entrenamiento, en lugar de solo a las verdaderas tendencias de los datos. Las soluciones comunes incluyen la validación cruzada, la regularización (como L1 y L2) y la simplificación de la estructura del modelo.


Un ejemplo común de overfitting es el modelo de árbol de decisión; cuando la profundidad del árbol es excesiva, puede adaptarse en exceso al ruido en los datos de entrenamiento, resultando en un rendimiento deficiente en nuevos conjuntos de datos. En contraste, los modelos lineales más simples son menos propensos a sobreajustarse, aunque pueden no funcionar tan bien en conjuntos de datos complejos.


A medida que las tecnologías de aprendizaje profundo evolucionan, el problema del overfitting sigue siendo un área de investigación activa. Los investigadores continúan explorando nuevas formas de mejorar la capacidad de generalización del modelo, utilizando técnicas como el aprendizaje en conjunto, el aprendizaje por transferencia y las redes generativas adversariales (GAN).


La principal ventaja del overfitting es que el modelo puede reflejar con gran precisión los datos de entrenamiento, pero la desventaja es que esto puede llevar a una disminución del rendimiento en aplicaciones del mundo real. Aunque los métodos para evitar el overfitting son efectivos, también pueden resultar en underfitting, es decir, el modelo puede ser tan simple que no captura la complejidad de los datos.


Al abordar el overfitting, es importante equilibrar la complejidad del modelo con los patrones reales de los datos. El preprocesamiento de datos, la selección de características y la evaluación del modelo son pasos cruciales para evitar el overfitting.