Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Margen de clasificación
Distancia entre una muestra y la frontera de decisión más cercana en un espacio de clasificación. Este margen cuantifica el grado de certeza del modelo con respecto a su predicción.
Incertidumbre por margen
Método de evaluación de la incertidumbre basado en la diferencia entre las probabilidades de las dos clases más probables. Cuanto menor es este margen, más incierta se considera la muestra.
Muestreo basado en márgenes
Estrategia de selección activa que prioriza las muestras con los márgenes de clasificación más pequeños. Este enfoque se dirige a los ejemplos más ambiguos para mejorar el modelo de manera eficiente.
Selección por margen mínimo
Técnica que consiste en elegir las muestras cuyo margen entre las dos clases más probables es el más bajo. Estas muestras se encuentran cerca de la frontera de decisión.
Aprendizaje activo basado en márgenes
Paradigma de aprendizaje donde el modelo selecciona iterativamente las muestras con los márgenes más pequeños para su etiquetado. Esta estrategia optimiza la mejora del modelo con un presupuesto de anotación limitado.
Margen de confianza
Medida cuantitativa que indica el nivel de confianza del modelo en su predicción, calculada como la diferencia entre la probabilidad de la clase predicha y la de la segunda clase más probable.
Distancia a la frontera
Medida geométrica que cuantifica la distancia de una muestra con respecto a la frontera de decisión. Las muestras con distancias mínimas tienen prioridad en el aprendizaje activo.
Muestras ambiguas
Puntos de datos situados en regiones del espacio donde el modelo presenta una baja confianza entre varias clases. Estas muestras se caracterizan por tener márgenes de clasificación muy reducidos.
Margen de seguridad
Concepto teórico que representa la distancia mínima deseada entre las muestras y la frontera de decisión. Un margen de seguridad alto indica una clasificación más robusta y generalizable.
Estrategia de margen
Enfoque de consulta activa que utiliza el margen de clasificación como criterio principal para seleccionar las muestras a anotar. Esta estrategia es particularmente eficaz para los modelos probabilísticos.
Margen de separación
Distancia medida entre las clases adyacentes en un problema de clasificación multiclas. Este margen determina la facilidad con la que un modelo puede distinguir entre diferentes categorías.
Muestreo por margen
Proceso de selección de muestras basado en su posición relativa con respecto a la frontera de decisión. Este método favorece los ejemplos que mejoran la definición de los límites entre clases.
Margen de decisión
Valor numérico que representa la puntuación de decisión de un clasificador para una muestra dada. A menudo se utiliza para calcular la confianza del modelo en su predicción.
Margen de incertidumbre
Zona del espacio de características donde el modelo presenta una baja confianza en sus predicciones. Esta zona se define por muestras que tienen márgenes de clasificación inferiores a un umbral predefinido.
Selección por frontera
Variante de la estrategia basada en márgenes que se concentra específicamente en las muestras situadas en la proximidad inmediata de la frontera de decisión. Este enfoque se dirige a los puntos más críticos para mejorar la discriminación.
Margen de predicción
Diferencia entre las probabilidades de predicción de las dos clases más probables para una muestra dada. Un margen bajo indica una predicción incierta que potencialmente requiere anotación humana.
Muestras limítrofes
Puntos de datos situados en el límite entre varias regiones de clasificación en el espacio de características. Estas muestras son cruciales para definir con precisión las fronteras de decisión del modelo.