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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 Conjunto de Validación

El Conjunto de Validación es un concepto crítico en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Sirve como una parte del conjunto de datos que se divide en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, utilizado para ajustar los hiperparámetros del modelo y evaluar su rendimiento. Al utilizar un conjunto de validación, los investigadores pueden monitorear el rendimiento del modelo durante el entrenamiento, evitando el sobreajuste y asegurando que el modelo funcione de manera efectiva en datos no vistos.


El uso del conjunto de validación es vital para mejorar la precisión y la capacidad de generalización de un modelo. Proporciona un mecanismo para realizar múltiples pruebas y ajustes durante el proceso de entrenamiento. Sin un conjunto de validación, los desarrolladores pueden tener dificultades para identificar efectivamente las debilidades del modelo, lo que lleva a un diseño de modelo ineficiente y decisiones incorrectas.


En el flujo de trabajo típico de aprendizaje automático, el conjunto de datos se divide primero en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo, el conjunto de validación se utiliza para ajustar el modelo y el conjunto de prueba se utiliza para la evaluación final del rendimiento. Generalmente, el tamaño del conjunto de validación es de aproximadamente el 10%-20% del conjunto de datos. Durante el entrenamiento, los desarrolladores utilizan los resultados del conjunto de validación para determinar si es necesario ajustar los parámetros del modelo.


Los conjuntos de validación se utilizan ampliamente en diversos campos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación. Por ejemplo, al usar redes neuronales convolucionales para la clasificación de imágenes, los desarrolladores pueden utilizar el conjunto de validación para seleccionar la mejor tasa de aprendizaje y la arquitectura de la red. Bibliotecas comunes de aprendizaje automático, como TensorFlow y PyTorch, admiten la definición y el uso de conjuntos de validación.


A medida que la tecnología de aprendizaje automático sigue evolucionando, el diseño y uso de los conjuntos de validación también está evolucionando. En el futuro, pueden surgir métodos de validación más automatizados, como la búsqueda de hiperparámetros basada en optimización bayesiana, aumentando aún más la eficiencia y precisión de los modelos.


La principal ventaja de un conjunto de validación es su capacidad para monitorear efectivamente el rendimiento del modelo y reducir el riesgo de sobreajuste. Sin embargo, la desventaja es que, si el conjunto de validación se elige incorrectamente, puede llevar a ajustes inexactos del modelo y evaluaciones erróneas.


Al crear un conjunto de validación, es crucial garantizar su representatividad, para que pueda reflejar con precisión el rendimiento del modelo en aplicaciones del mundo real. Además, es importante evitar el ajuste excesivo en el conjunto de validación para no introducir sesgo.