Aprendizaje por Currículo
Definition
El aprendizaje por currículo imita la educación humana presentando los datos de …
Optimization
Detección de actividad de voz
Definition
Los algoritmos de VAD analizan flujos de audio en tiempo real para distinguir entre …
Unsloth
Definition
Unsloth es una herramienta especializada diseñada para optimizar el ajuste fino …
vLLM
Definition
vLLM (Virtual Large Language Model) es una biblioteca de código abierto diseñada para …
Token maxxing
Definition
El token maxxing implica diseñar cuidadosamente las entradas para utilizar toda la …
Aprendizaje de tres factores
Definition
El aprendizaje de tres factores es un enfoque específico dentro del aprendizaje por …
TFLite
Definition
TensorFlow Lite es un marco de código abierto diseñado para implementar modelos de …
Inferencia de Generación de Texto
Definition
La Inferencia de Generación de Texto (TGI) es un marco de software dedicado diseñado para …
Regresión simbólica
Definition
La regresión simbólica es un tipo de análisis de regresión que busca encontrar una …
Modelo sustituto
Definition
En aprendizaje automático y optimización, un modelo sustituto actúa como un proxy para …
Minimización del riesgo estructural
Definition
La minimización del riesgo estructural (MRE) es un método para minimizar el riesgo …
Regularización de esparsidad estructurada
Definition
La regularización de esparsidad estructurada extiende la regularización L1 estándar al …
Plegado semántico
Definition
El plegado semántico se refiere al proceso de comprimir incrustaciones vectoriales …
Truco de reparametrización
Definition
El truco de reparametrización es un método fundamental utilizado en autoencoders …
Regularización
Definition
La regularización es un concepto crucial en el aprendizaje automático diseñado para …
Característica aleatoria
Definition
Los mapas de características aleatorias transforman las entradas en un nuevo espacio …
Cuantizado
Definition
La cuantización es una técnica de optimización de modelos que reduce la precisión …
Ajuste de instrucciones (Prompt Tuning)
Definition
El ajuste de instrucciones implica agregar ‘instrucciones suaves’ entrenables …
Métodos de gradiente proximal para aprendizaje
Definition
Los métodos de gradiente proximal son técnicas de optimización iterativa utilizadas …
PagedAttention
Definition
PagedAttention es una técnica introducida por el proyecto vLLM para mejorar la eficiencia …
OpenVINO
Definition
Desarrollado por Intel, OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network Optimization) …
Mxfp4
Definition
MXFP4 (Mixed eXtended Floating Point 4-bit) es un formato de tipo de dato especializado …
Método de actualización de pesos multiplicativa
Definition
El método de actualización de pesos multiplicativa es un algoritmo fundamental de …
Multi-task Learning
Definition
Esta técnica aprovecha el sesgo inductivo compartido entre tareas relacionadas para …
Compresión de modelos
Definition
Esta categoría incluye métodos como la poda, la cuantización y la destilación de …
MobileNet
Definition
Las MobileNets utilizan convoluciones separables por profundidad para reducir …
Entrenamiento de precisión mixta
Definition
El Entrenamiento de Precisión Mixta (MPT) combina tipos de datos de media precisión …
Aprendizaje por metacomprensión
Definition
El aprendizaje por metacomprensión se centra en diseñar algoritmos que puedan aprender de …
Regularización de matrices
Definition
La regularización de matrices extiende los conceptos de regularización escalar a …
Hipótesis del billete de lotería
Definition
La Hipótesis del Billete de Lotería sugiere que dentro de una gran red neuronal …
Muestreo local de casos y controles
Definition
El muestreo local de casos y controles es una estrategia utilizada principalmente para …
Autómata de aprendizaje
Definition
Este concepto proviene del aprendizaje por refuerzo e implica un agente interactuando con …
Normalización por capa
Definition
La normalización por capa estabiliza el entrenamiento reduciendo el desplazamiento de …
Compilación de Conocimiento
Definition
La compilación de conocimiento se refiere a técnicas en inteligencia artificial que …
Destilación de Conocimiento
Definition
La destilación de conocimiento es un método de aprendizaje automático utilizado para …
Selección de instancias
Definition
La selección de instancias tiene como objetivo mejorar la eficiencia computacional y el …
Búsqueda Heurística Incremental
Definition
La Búsqueda Heurística Incremental se refiere a algoritmos que refinan una solución …
Imatrix
Definition
Imatrix, abreviatura de Matriz de Importancia, es una técnica principalmente asociada al …
Ajuste de hiperparámetros
Definition
El ajuste de hiperparámetros implica evaluar diferentes conjuntos de hiperparámetros para …
Optimización de hiperparámetros
Definition
La Optimización de Hiperparámetros (HPO) se refiere al campo más amplio de automatización …
Paridad de Riesgo Jerárquica
Definition
La Paridad de Riesgo Jerárquica (HRP) es un método de construcción de carteras que aborda …
Acumulación de Gradientes
Definition
Esta estrategia de optimización permite entrenar modelos de aprendizaje profundo con …
GLM MoE DSA
Definition
No existe un término estándar único llamado ‘GLM MoE DSA’. Sin embargo, …
GGUF
Definition
GGUF (GPT-Generated Unified Format) es un formato de archivo binario diseñado …
FP8
Definition
El punto flotante de 8 bits (FP8) es un tipo de dato numérico que ofrece un equilibrio …
Ajustado finamente
Definition
El ajuste fino se refiere a la técnica de tomar un modelo que ya ha sido entrenado en un …
Aproximación de aptitud
Definition
La aproximación de aptitud se utiliza en el cálculo evolutivo cuando evaluar la función …
Escalado de características
Definition
El escalado de características estandariza el rango de las variables de entrada para …
Hashing de características
Definition
El hashing de características, también conocido como el truco del hashing, permite que …
Ingeniería de características
Definition
La ingeniería de características es el arte de aprovechar la experiencia del dominio para …
Dilema Exploración-Explotación
Definition
En los procesos de toma de decisiones, los agentes enfrentan un compromiso: pueden …
Optimización Extremal
Definition
A diferencia de los algoritmos genéticos que mantienen una población, la OE trabaja sobre …
Evolucionabilidad
Definition
En contextos computacionales, la evolucionabilidad se refiere a qué tan fácilmente un …
Minimización del riesgo empírico
Definition
La Minimización del Riesgo Empírico (ERM) es la función objetivo estándar para entrenar …
Algoritmo EM y modelo GMM
Definition
Este término se refiere a la relación sinérgica entre el algoritmo de Maximización de la …
Detención temprana
Definition
La detención temprana es una forma de regularización utilizada principalmente en procesos …
EfficientNet
Definition
Desarrollado por Google, EfficientNet utiliza un método de escalado compuesto para …
Inferencia en el borde
Definition
Esta práctica implica desplegar modelos de IA entrenados directamente en hardware como …
Descenso de Gradiente Estocástico Diferencialmente Privado
Definition
DP-SGD es una variante del Descenso de Gradiente Estocástico diseñada para proteger la …
Diffusers: LTX Pipeline
Definition
La tubería LTX está adaptada para modelos que priorizan la velocidad y la eficiencia en …
Poda de árboles de decisión
Definition
La poda es un método utilizado para prevenir el sobreajuste en modelos de árboles de …
Método de entropía cruzada
Definition
El Método de Entropía Cruzada (CEM) es un algoritmo de optimización general potente …
Aprendizaje automático sensible al costo
Definition
El aprendizaje automático sensible al costo extiende el aprendizaje supervisado …
Aprendizaje contrastivo
Definition
El aprendizaje contrastivo es un método de aprendizaje de representaciones que no …
Inteligencia heurística computacional
Definition
La inteligencia heurística computacional implica algoritmos que emplean reglas empíricas, …
Tensores comprimidos
Definition
Los tensores comprimidos son arreglos multidimensionales utilizados en el aprendizaje …
Recorte (Clipping)
Definition
En la ingeniería del aprendizaje profundo, el recorte se aplica comúnmente a los …
Caché
Definition
En la ingeniería de IA, el caché optimiza el rendimiento manteniendo los resultados de …
Optimización bayesiana
Definition
La optimización bayesiana utiliza un modelo sustitutivo probabilístico, típicamente un …
Tamaño del lote
Definition
El tamaño del lote es un hiperparámetro crítico que determina cuántas muestras se …
Normalización por lotes
Definition
Este método ajusta y escala las activaciones para tener media cero y varianza unidad …
AlphaChip
Definition
AlphaChip es un sistema de IA especializado diseñado para automatizar y mejorar la …
Selección de algoritmos
Definition
La selección de algoritmos implica evaluar diferentes enfoques computacionales para …
Heurística admisible
Definition
En problemas de búsqueda y navegación, una heurística admisible proporciona una cota …
Álgebra Lineal Acelerada
Definition
Este campo se centra en acelerar los cálculos fundamentales de álgebra lineal, que son la …
Pruebas A/B
Definition
Las pruebas A/B son un experimento controlado aleatorizado donde se comparan dos …
Conexión Residual
Definition
Las conexiones residuales, también conocidas como conexiones de salto (skip connections), …
Cuantización
Definition
La cuantización convierte números de punto flotante de alta precisión (como FP32) en …
QLoRA
Definition
QLoRA combina la Adaptación de Bajo Rango (LoRA) con cuantización de 4 bits para reducir …
Tasa de Aprendizaje
Definition
La tasa de aprendizaje determina cuánto se actualizan los pesos del modelo en relación …
Descenso de Gradiente
Definition
El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden para …
Entrenamiento Distribuido
Definition
El Entrenamiento Distribuido acelera la convergencia del modelo paralelizando el cálculo …
Adaptador
Definition
Los adaptadores son una técnica de ajuste fino eficiente en parámetros utilizada …
específico de la tarea
Definition
Específico de la tarea se refiere a modelos o componentes de IA adaptados para destacar …
one-step
Definition
En el aprendizaje automático y la optimización, los métodos one-step resuelven problemas …
de primer orden
Definition
En inteligencia artificial y matemáticas, ‘de primer orden’ describe …
afinado / ajustado finamente
Definition
El afinado (fine-tuning) implica tomar un modelo que ya ha sido entrenado en un gran …
Ajuste
Definition
El ajuste implica refinar un modelo de aprendizaje automático para lograr mejor precisión …
Aprendizaje por Transferencia
Definition
El aprendizaje por transferencia aprovecha modelos preentrenados para mejorar el …
Hacia
Definition
En el desarrollo de IA, ‘hacia’ a menudo describe la trayectoria de los …
Escalado
Definition
El escalado es la metodología activa de expansión de sistemas de IA añadiendo más capas, …
Tasa
Definition
En IA, ’tasa’ se refiere más frecuentemente a la tasa de aprendizaje, un …
Óptimo
Definition
En IA y teoría de optimización, una solución óptima es aquella que logra la métrica de …
Loss
Definition
Las funciones de pérdida, también conocidas como funciones de costo, miden qué tan bien …
LoRA
Definition
LoRA congela los pesos del modelo preentrenado e inserta matrices de descomposición …
Global
Definition
El término ‘global’ en IA suele contrastar con ’local’, …
Rápido
Definition
El término ‘rápido’ describe la eficiencia computacional dentro de los …
Eficiente
Definition
La eficiencia es una métrica crítica en la inteligencia artificial que mide qué tan bien …
Destilación
Definition
Este proceso implica transferir el conocimiento de una red neuronal ‘maestra’ …
Divergencia
Definition
En el contexto de la optimización, la divergencia ocurre cuando los parámetros de un …
Combinación
Definition
Este concepto abarca métodos como el aprendizaje por conjuntos, donde se agregan las …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) es un algoritmo de optimización basado en gradientes de …
Ajuste Fino
Definition
El ajuste fino implica tomar un modelo ya entrenado en un conjunto de datos grande y …
Ingeniería de Prompts
Definition
La ingeniería de prompts implica crear entradas específicas, conocidas como prompts, para …