Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Aprendizaje por Transferencia con Modelos
Técnica donde un modelo de dinámica aprendido en un entorno de origen se utiliza para acelerar el aprendizaje en un entorno objetivo, transfiriendo el conocimiento de la estructura del mundo en lugar de las políticas directamente.
Modelo de Dinámica Transferible
Representación matemática de las transiciones de estado de un entorno, diseñada para ser reutilizable entre diferentes tareas o entornos que comparten características físicas o estructurales comunes.
Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelos
Paradigma donde el agente construye un modelo interno del entorno para planificar y simular trayectorias antes de actuar en el mundo real, reduciendo así la necesidad de interacciones costosas.
Generalización de Modelo
Capacidad de un modelo de dinámica para hacer predicciones precisas para estados o acciones no observados durante el entrenamiento, esencial para la transferencia exitosa entre entornos.
Sesgo de Transferencia de Modelo
Error sistemático introducido cuando un modelo aprendido en un entorno de origen se aplica a un entorno objetivo con dinámicas ligeramente diferentes, requiriendo técnicas de adaptación.
Metaaprendizaje de Modelos
Enfoque donde se aprende a aprender modelos de dinámica que pueden adaptarse rápidamente a nuevos entornos con pocos datos, optimizando los parámetros de inicialización del modelo.
Codificación de Entorno Latente
Representación compacta de las características esenciales de un entorno en un espacio latente, permitiendo capturar las similitudes entre diferentes entornos para facilitar la transferencia de modelos.
Calibración de Modelo Transferido
Proceso de ajuste de las predicciones de un modelo transferido para que coincidan con las estadísticas del entorno objetivo, a menudo realizado mediante técnicas de regresión o adaptación bayesiana.
Transferencia Multi-Modelo
Estrategia que utiliza un conjunto de modelos especializados aprendidos en diferentes entornos fuente, combinados para formar un modelo híbrido robusto en el entorno objetivo.
Espacio de Tareas Factorizado
Descomposición de las variaciones entre entornos en factores independientes, permitiendo la transferencia selectiva de componentes de modelo pertinentes mientras se adaptan los demás.
Aprendizaje por Refuerzo Jerárquico con Modelos
Arquitectura donde modelos de dinámica a diferentes escalas temporales o espaciales son transferidos, permitiendo una planificación jerárquica eficiente en nuevos entornos.
Destilación de Conocimiento de Modelo
Técnica de compresión donde un gran modelo de dinámica fuente enseña sus predicciones a un modelo más compacto y transferible, preservando las capacidades de generalización.
Adaptación de Dominio para Modelos de Dinámica
Conjunto de métodos destinados a ajustar un modelo de dinámica pre-entrenado para funcionar en un nuevo dominio, minimizando la divergencia entre las distribuciones fuente y objetivo.
Transferencia Zero-Shot de Modelos
Capacidad de un modelo de dinámica para funcionar en un entorno completamente nuevo sin ninguna adaptación, gracias a una generalización extrema de las estructuras aprendidas.
Modelo Gráfico de Transición
Representación de las dinámicas del entorno en forma de grafo donde los nodos son estados y las aristas transiciones probabilísticas, facilitando la transferencia de estructura entre entornos similares.
Aprendizaje Continuo de Modelos
Paradigma donde el modelo de dinámica se actualiza continuamente durante la interacción con nuevos entornos, preservando el conocimiento adquirido previamente.
Transferencia por Composición de Modelos
Método donde los modelos elementales aprendidos en subtareas simples se combinan para formar un modelo complejo capaz de manejar un nuevo entorno compuesto.
Incertidumbre Epistémica en la Transferencia
Cuantificación de la incertidumbre del modelo debido a la falta de conocimiento en las regiones no exploradas del espacio de estado en el entorno fuente, crucial para una transferencia segura.
Modelo Neuronal Simbólico Híbrido
Arquitectura que combina redes neuronales para el aprendizaje de dinámicas complejas con componentes simbólicos transferibles que representan las restricciones físicas fundamentales.
Transferencia Inter-Temporal de Modelos
Aplicación de un modelo de dinámica aprendido a una cierta escala temporal para operar eficazmente a escalas temporales diferentes en el entorno objetivo.