Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Aumento de Datos Automatizado
Generación automática de transformaciones de imágenes (rotaciones, zooms, modificaciones de contraste) para enriquecer el dataset y mejorar la robustez del modelo.
Ingeniería de Características Automática
Creación automatizada de características visuales relevantes a partir de imágenes brutas sin intervención manual para optimizar el aprendizaje.
Selección de Modelo Automática
Algoritmo que evalúa y selecciona automáticamente el mejor modelo de visión entre varias arquitecturas candidatas basado en las métricas de rendimiento.
Clasificación de Imágenes AutoML
Sistema automatizado que construye, entrena y despliega modelos para categorizar automáticamente imágenes en clases predefinidas.
Detección de Objetos AutoML
Solución AutoML que genera automáticamente modelos capaces de localizar e identificar múltiples objetos en una misma imagen con cajas delimitadoras.
Segmentación Semántica AutoML
Automatización de la creación de modelos que asignan una clase a cada píxel de una imagen para una comprensión detallada de la escena.
Segmentación de Instancias AutoML
Generación automática de modelos que distinguen y segmentan individualmente cada instancia de objeto en una imagen a nivel de píxel.
Anotación Automática de Imágenes
Proceso que utiliza modelos pre-entrenados para generar automáticamente etiquetas y anotaciones en imágenes no etiquetadas.
Transformadores de Visión (ViT) AutoML
Automatización de la arquitectura y el entrenamiento de modelos basados en transformers adaptados específicamente a tareas de visión por computadora.
Compresión Automática de Modelos
Técnicas AutoML (pruning, cuantificación) que reducen automáticamente el tamaño de los modelos de visión para optimizar su despliegue.
Despliegue Edge AutoML
Automatización de la optimización y el despliegue de modelos de visión en dispositivos con recursos limitados (móviles, IoT).
Aprendizaje Zero-Shot AutoML
Sistema AutoML capaz de reconocer clases de objetos nunca vistas durante el entrenamiento utilizando descripciones semánticas.
Aprendizaje Few-Shot AutoML
Automatización del aprendizaje de modelos de visión con muy pocos ejemplos por clase gracias a técnicas de metaaprendizaje.
Aprendizaje Activo Automático
Sistema que selecciona inteligentemente las imágenes más informativas para anotar manualmente para maximizar la eficiencia del aprendizaje.
Pipeline AutoML para Visión por Computadora
Secuencia automatizada completa de las etapas de preprocesamiento, entrenamiento, validación y despliegue para proyectos de visión por computadora.
Aprendizaje Ensemble Automatizado
Combinación automática de múltiples modelos de visión para mejorar el rendimiento predictivo mediante técnicas de votación o stacking.