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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Clustering K-means

Algoritmo de particionamiento que agrupa los datos en K clusters minimizando la varianza intra-cluster.

14 términos
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Clustering Jerárquico

Método que construye una jerarquía de clusters mediante enfoques ascendantes (aglomerativos) o descendantes (divisivos).

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Clustering DBSCAN

Algoritmo basado en la densidad que identifica clústeres de forma arbitraria agrupando los puntos suficientemente cercanos.

21 términos
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Análisis de Componentes Principales (PCA)

Técnica de reducción dimensional lineal que transforma los datos en ejes ortogonales maximizando la varianza.

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t-SNE

Algoritmo no lineal de reducción dimensional que preserva las estructuras locales para la visualización de datos.

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Autoencoders

Redes neuronales no supervizadas que aprenden representaciones comprimidas eficientes por reconstrucción.

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Detección de Anomalías

Identificación de observaciones o patrones que se desvían significativamente del comportamiento normal de los datos.

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Modelos de Mezclas Gaussianas (GMM)

Enfoque probabilístico que modela los datos como combinación de múltiples distribuciones gaussianas para el agrupamiento.

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Mapas Autoorganizados (SOM)

Redes de neuronas competitivas que proyectan datos de alta dimensionalidad en una cuadrícula 2D preservando la topología.

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Factorización de Matrices No Negativas (NMF)

Método que descompone una matriz en factores no negativos para descubrir características latentes.

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Clustering Espectral

Técnica que utiliza los valores propios de una matriz de similitud para realizar el clustering en datos no convexos.

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UMAP

Algoritmo moderno de reducción dimensional preservando simultáneamente las estructuras locales y globales de los datos.

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GANs No Supervisados

Redes Adversarias Generativas que aprenden sin etiquetas para generar datos realistas mediante competición.

13 términos
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Reglas de Asociación

Métodos que descubren relaciones entre variables en grandes bases de datos, como el algoritmo Apriori.

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Estimación de Densidad por Núcleo (KDE)

Técnica no paramétrica que estima la función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria.

15 términos
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