Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Métodos ponderados por densidad
Técnicas que combinan la incertidumbre con la densidad de los datos para evitar seleccionar muestras aisladas o atípicas.
Muestreo por diversidad
Estrategia que garantiza una cobertura diversificada del espacio de características evitando la redundancia de las muestras seleccionadas.
Aprendizaje activo en modo por lotes
Variante en la que se seleccionan varias muestras simultáneamente para su anotación, optimizando los costos computacionales y de anotación.
Complejidad de etiquetado
Medida teórica del número de etiquetas necesarias para alcanzar un rendimiento objetivo en aprendizaje activo.
Criterio de parada
Condición que define cuándo detener el proceso de aprendizaje activo, basada en el rendimiento o el agotamiento del presupuesto.
Oráculo
Fuente de información externa (típicamente humana) capaz de proporcionar etiquetas correctas para las muestras seleccionadas.
Representatividad
Principio que garantiza que las muestras seleccionadas representan adecuadamente la distribución global de los datos no etiquetados.
Aprendizaje activo híbrido
Enfoque que combina varias estrategias de selección para beneficiarse de las ventajas de cada método y mitigar sus debilidades.