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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 la Estimación de Incertidumbre

La Estimación de Incertidumbre es una técnica utilizada en estadística, aprendizaje automático y ciencia de decisiones para evaluar la incertidumbre de las predicciones de modelos o resultados de decisiones. Su importancia radica en que comprender la incertidumbre de las predicciones puede ayudar a los tomadores de decisiones a evaluar riesgos y formular estrategias de manera más efectiva.


En el aprendizaje automático, especialmente en el aprendizaje profundo, los modelos generalmente producen una salida determinista, que no siempre refleja la complejidad del mundo real. A través de la estimación de incertidumbre, los investigadores pueden evaluar los niveles de confianza de las predicciones del modelo. Por ejemplo, en el análisis de imágenes médicas, un modelo puede proporcionar diferentes niveles de confianza para el diagnóstico de ciertas lesiones, y entender estos niveles puede ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas.


Existen varios métodos para la estimación de incertidumbre, incluidos métodos bayesianos, conjuntos de modelos y métodos de Monte Carlo. Cada método tiene sus propias ventajas y desventajas; por ejemplo, los métodos bayesianos tienden a ser más precisos, pero son costosos en términos computacionales, mientras que los conjuntos de modelos pueden mejorar la precisión, pero también pueden llevar al sobreajuste.


Mirando hacia el futuro, la importancia de la estimación de incertidumbre seguirá creciendo con la amplia aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los investigadores están explorando algoritmos más eficientes para mejorar la precisión y la velocidad de la estimación de incertidumbre para manejar datos y modelos cada vez más complejos.


Al realizar la estimación de incertidumbre, se deben considerar varias consideraciones: primero, elegir el modelo y el algoritmo adecuados; segundo, la calidad y la cantidad de datos afectarán directamente los resultados; por último, los tomadores de decisiones deben comprender el significado de las salidas del modelo para tomar decisiones efectivas.