Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Densidad Ponderada
Método de selección que combina la medida de incertidumbre del modelo con una estimación de densidad local para priorizar las muestras que son tanto inciertas como se encuentran en regiones densas del espacio de características.
Consulta por Incertidumbre
Estrategia de aprendizaje activo que selecciona las muestras para las cuales el modelo presenta el nivel más bajo de confianza en sus predicciones, medido generalmente por la entropía o el margen de decisión.
Consulta por Comité
Enfoque de aprendizaje activo que utiliza varios modelos formando un comité, donde las muestras que provocan mayor desacuerdo entre los miembros del comité son seleccionadas para su anotación.
Muestreo Basado en la Diversidad
Estrategia de selección que busca maximizar la diversidad de las muestras anotadas para cubrir eficazmente el espacio de características y evitar la redundancia informacional.
Puntos de Alta Densidad
Muestras situadas en regiones del espacio de características que presentan una fuerte concentración de datos, consideradas como representativas de la distribución subyacente de los datos.
Criterio de Información Mutua
Métrica de utilidad informacional que mide la reducción esperada de incertidumbre sobre los parámetros del modelo tras la anotación de una muestra específica.
Margen de Confianza
Diferencia entre las probabilidades predichas de las dos clases más probables para una muestra, utilizada como indicador de incertidumbre en las estrategias de aprendizaje activo.
Selección Híbrida
Enfoque que combina varios criterios de selección (incertidumbre, densidad, diversidad) mediante ponderación u optimización multiobjetivo para identificar las muestras más informativas.
Valores atípicos en Aprendizaje Activo
Puntos de datos atípicos o aberrantes que las estrategias basadas en la densidad buscan evitar, ya que su anotación aporta poca información sobre la estructura general de los datos.
Ponderación por Núcleo
Técnica que utiliza funciones de núcleo para estimar la densidad local y ponderar la importancia de las muestras según su similitud con sus vecinos en el espacio de características.
Representatividad de los Datos
Cualidad de una muestra o un subconjunto de capturar las características esenciales de la distribución global de los datos, factor clave en las estrategias de muestreo eficaces.
Espacios de Características
Dominio multidimensional donde cada dimensión representa una característica de los datos, utilizado para analizar las relaciones de similitud y de densidad entre las muestras.
Criterio de Densidad-Incertidumbre
Función de utilidad que combina una medida de incertidumbre del modelo con una estimación de densidad local para evaluar el potencial informativo de cada muestra no anotada.
Optimización Multiobjetivo
Marco matemático que permite gestionar simultáneamente múltiples objetivos conflictivos como la incertidumbre, la densidad y la diversidad en las estrategias de selección activa.