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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 Modelado de Secuencias

El modelado de secuencias es un método utilizado para predecir valores futuros aprendiendo patrones en datos temporales o espaciales. Se aplica ampliamente en el aprendizaje automático y la ciencia de datos para manejar datos de series temporales, como la predicción de precios de acciones, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de voz.


La importancia del modelado de secuencias radica en su capacidad para procesar datos dinámicos, brindando apoyo a la toma de decisiones. En el ámbito financiero, ayuda a los inversores a predecir tendencias del mercado; en el sector salud, puede predecir la progresión de enfermedades; en el análisis de redes sociales, predice el comportamiento de los usuarios.


El modelado de secuencias generalmente involucra varios algoritmos, incluidos Redes Neuronales Recurrentes (RNN), Redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM) y Unidades Recurrentes Gated (GRU). Estos modelos pueden capturar dependencias temporales en datos secuenciales, lo que permite realizar predicciones más precisas.


Por ejemplo, en el procesamiento del lenguaje natural, el modelado de secuencias se utiliza para la traducción de idiomas y la generación de texto. En el reconocimiento de voz, ayuda a los sistemas a entender señales de voz continuas. Además, el modelado de secuencias también se aplica en previsiones meteorológicas y en la programación de producción.


Con los avances en aprendizaje profundo y capacidad computacional, las aplicaciones de modelado de secuencias seguirán expandiéndose. Las tecnologías emergentes, como Redes Neuronales Gráficas (GNN) y mecanismos de autoatención (como Transformers), impulsarán el desarrollo del modelado de secuencias, mejorando aún más el rendimiento del modelo.


Si bien el modelado de secuencias tiene fuertes capacidades de aprendizaje y predicción, especialmente al manejar patrones complejos, sus desventajas incluyen la alta demanda de datos, lo que puede hacer que el proceso de entrenamiento sea muy lento, y la complejidad del modelo que puede llevar a un sobreajuste.


Al implementar el modelado de secuencias, es importante prestar atención al preprocesamiento de datos, la selección de características y la evaluación del modelo. Además, mantener la transparencia y la interpretabilidad de los resultados del modelo también es crucial.