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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 el Aprendizaje de Representación

El Aprendizaje de Representación es un concepto crítico en el aprendizaje automático que busca aprender automáticamente representaciones útiles a partir de los datos. Este enfoque es particularmente efectivo en el manejo de datos de alta dimensión, como imágenes, texto y audio, permitiendo la extracción de características más abstractas y discriminativas.


El contexto del aprendizaje de representación surge del desarrollo del aprendizaje profundo, especialmente con el auge de las redes neuronales. Estas técnicas utilizan estructuras de múltiples capas para transformar gradualmente los datos en bruto en representaciones de características de nivel superior, logrando un éxito notable en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Un ejemplo típico de aprendizaje de representación son las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), que destacan en tareas de clasificación de imágenes.


El funcionamiento del aprendizaje de representación generalmente incluye diversas formas, como el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semi-supervisado y el aprendizaje supervisado. El aprendizaje no supervisado permite que los modelos descubran estructuras subyacentes en los datos sin etiquetas, mientras que el aprendizaje supervisado depende de datos etiquetados para entrenar los modelos. Los avances recientes, como los modelos preentrenados (como BERT y GPT), demuestran las poderosas capacidades del aprendizaje de representación en el procesamiento del lenguaje natural.


En el futuro, el aprendizaje de representación puede evolucionar hacia métodos de entrenamiento más eficientes y capacidades de generalización más robustas. Sus ventajas incluyen la reducción de la necesidad de ingeniería de características manuales y la mejora del rendimiento y la eficiencia del modelo. Sin embargo, el aprendizaje de representación también presenta desventajas, como la necesidad de conjuntos de datos a gran escala y el riesgo potencial de sobreajuste.


Para investigadores e ingenieros, comprender los pros y los contras, los escenarios de aplicación y las tendencias futuras del aprendizaje de representación es crucial para aprovechar esta tecnología de manera efectiva en proyectos prácticos.