TopAIToolsTopAITools

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 XAI / IA Explicable?

La IA Explicable (XAI) es un campo crucial que busca hacer que los procesos de decisión de los modelos de inteligencia artificial sean transparentes y comprensibles. A medida que la IA se aplica en varios sectores, especialmente en áreas de alto riesgo como salud, finanzas y conducción autónoma, garantizar la interpretabilidad y transparencia de los modelos se vuelve esencial.


El funcionamiento de XAI generalmente abarca varias técnicas, como visualización de modelos, análisis de importancia de características y generación de reglas de decisión. Estas técnicas ayudan a los usuarios a entender cómo los modelos llegan a resultados específicos. Por ejemplo, LIME (Explicaciones Locales de Modelos Invariantes) y SHAP (Explicaciones Aditivas de Shapley) son métodos comúnmente utilizados que proporcionan explicaciones para modelos complejos de caja negra.


XAI tiene una amplia gama de aplicaciones. En el sector salud, los médicos pueden entender mejor las recomendaciones de diagnóstico a través de modelos de IA explicables, lo que lleva a decisiones más informadas. En la industria financiera, los reguladores exigen que los proveedores de servicios financieros puedan explicar sus decisiones crediticias para garantizar la equidad y transparencia.


Aunque las ventajas de XAI son evidentes, también existen desafíos. Por ejemplo, algunos modelos complejos (como el aprendizaje profundo) son inherentemente no lineales y difíciles de proporcionar explicaciones simples. Además, la simplificación excesiva puede resultar en la pérdida de información importante; por lo tanto, se requiere encontrar un equilibrio adecuado al lograr la interpretabilidad.


En el futuro, el desarrollo de XAI estará estrechamente relacionado con los avances tecnológicos. A medida que aumentan las demandas de transparencia y equidad en la IA, la investigación y aplicación en el campo de XAI recibirán cada vez más atención. Las empresas y organizaciones también deben seguir marcos éticos adecuados para garantizar que sus sistemas de IA no solo sean eficientes, sino que también sean aceptados por los usuarios y la sociedad.