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 Muestreo

El muestreo se refiere al proceso de seleccionar un subconjunto de individuos de una población para estimar las características de todo el grupo. En estadística, es un método crucial de recopilación de datos que permite a los investigadores sacar conclusiones sin necesidad de encuestar a toda la población. Los métodos de muestreo comunes incluyen muestreo aleatorio, muestreo estratificado y muestreo sistemático, cada uno con sus propias ventajas y desventajas.

En la investigación de mercado, el muestreo juega un papel vital al ayudar a las empresas a comprender las preferencias y comportamientos de los consumidores. Al realizar encuestas y entrevistas con una muestra del público objetivo, las empresas pueden desarrollar estrategias que se ajusten mejor a la demanda del mercado. Este enfoque no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también proporciona información valiosa.

En la ciencia de la computación, las técnicas de muestreo se aplican en varios campos, como el procesamiento de señales, el análisis de imágenes y el aprendizaje automático. Estos métodos permiten el manejo y análisis efectivos de grandes conjuntos de datos, mejorando la toma de decisiones y el modelado predictivo.

De cara al futuro, a medida que la ciencia de datos y la inteligencia artificial continúan evolucionando, se espera que los métodos de muestreo también avancen. Las nuevas técnicas de muestreo adaptativo e inteligente pueden mejorar la eficiencia y precisión, satisfaciendo necesidades analíticas más complejas.

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