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 el problema XOR?

El problema XOR es un problema clásico en la informática y el aprendizaje automático que involucra la operación lógica XOR (o exclusivo). En la lógica binaria, la operación XOR devuelve verdadero cuando las dos entradas booleanas son diferentes (es decir, una es verdadera y la otra es falsa). Este problema es particularmente importante en el contexto de redes neuronales y aprendizaje profundo, ya que ilustra las limitaciones de los modelos lineales simples para manejar relaciones no lineales.

Un ejemplo clásico del problema XOR implica combinaciones de entradas binarias (0 o 1), donde la regla de salida es: las entradas (0,0) y (1,1) producen una salida de 0, mientras que las entradas (0,1) y (1,0) producen una salida de 1. Esta relación lógica simple no puede ser aprendida correctamente por redes neuronales simples, como el perceptrón de una capa, que solo puede representar patrones linealmente separables.

En la historia del aprendizaje automático, el problema XOR ha sido un hito importante en el desarrollo de redes neuronales. Investigaciones iniciales mostraron que los modelos de aprendizaje profundo (es decir, redes neuronales multicapa) pueden resolver efectivamente el problema XOR, demostrando el poder y la aplicabilidad de las redes neuronales profundas. En el futuro, la investigación sobre el problema XOR seguirá impulsando el desarrollo de modelos no lineales y estructuras de datos complejas.

En términos de ventajas, el problema XOR nos ayuda a comprender y diseñar mejor modelos complejos de aprendizaje automático; sin embargo, los modelos demasiado simples pueden resultar inadecuados ante este desafío. Consideraciones importantes incluyen tener en cuenta las características de los datos de entrada al diseñar un modelo y elegir la arquitectura y la función de activación adecuadas.