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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Árbol de decisión aleatorio

Estructura arbórea generada aleatoriamente donde cada nodo divide el espacio de características según un corte aleatorio, creando particiones que aislan progresivamente las observaciones.

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Puntuación de anomalía

Métrica cuantitativa calculada a partir de la longitud del camino en el árbol, indicando el grado de anormalidad de una observación donde una puntuación alta corresponde a una alta probabilidad de ser una anomalía.

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Camino de aislamiento

Número de divisiones necesarias desde la raíz hasta la hoja que contiene una observación, donde las anomalías presentan caminos significativamente más cortos que los puntos normales.

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Factor de contaminación

Parámetro crucial que estima la proporción esperada de anomalías en el conjunto de datos, generalmente entre 0.01 y 0.1, influyendo en el umbral de clasificación.

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Longitud media del camino

Valor teórico esperado del camino de aislamiento para datos no estructurados, utilizado como referencia para normalizar las puntuaciones de anomalía en el cálculo final.

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División aleatoria de características

Selección aleatoria de una característica y un valor de separación en cada nodo, evitando sesgos relacionados con las distribuciones de características y favoreciendo el aislamiento de anomalías.

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Puntuación de normalidad

Transformación de la puntuación de anomalía en una escala normalizada, a menudo entre 0 y 1, facilitando la interpretación y comparación entre diferentes modelos o conjuntos de datos.

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Anomalía puntual

Observación individual que se desvía significativamente del comportamiento esperado de los datos, fácilmente identificable por su corta longitud de camino de aislamiento en el algoritmo.

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Particionamiento recursivo

Proceso iterativo de división del espacio de datos en subregiones cada vez más pequeñas, creando una estructura jerárquica que aísla eficientemente las observaciones aberrantes.

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Umbral de detección

Valor límite determinado por el factor de contaminación que separa las observaciones normales de las anomalías, calculada a partir de la distribución de los puntajes de anomalía en el conjunto de datos.

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Caja delimitadora

Hiperrectángulo multidimensional creado en cada división del árbol, definiendo los límites de la partición y permitiendo calcular eficientemente las rutas de aislamiento.

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Factor de anomalía local

Métrica alternativa de detección de anomalías basada en la densidad local, a menudo comparada con el Isolation Forest para evaluar el rendimiento en diferentes tipos de distribuciones de datos.

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Poda de árbol

Técnica de limitación del crecimiento de los árboles deteniendo la división cuando los nodos contienen una sola muestra o alcanzan la profundidad máxima, optimizando los tiempos de cálculo.

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