Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
FT-Transformer
Arquitectura Transformer adaptada a datos tabulares que combina la codificación de características y mecanismos de atención para modelar las interacciones entre variables.
Feature Tokenization
Proceso de conversión de características numéricas y categóricas en tokens de entrada para arquitecturas Transformer, preservando su naturaleza semántica.
Numerical Embedding
Técnica de proyección de variables continuas en un espacio vectorial de dimensión fija mediante capas de perceptrón multicapa.
Categorical Embedding
Representación vectorial aprendida de variables discretas donde cada categoría se mapea a una incrustación de dimensión fija.
Feature-wise Linear Modulation
Mecanismo de modulación donde las características de entrada controlan las transformaciones aplicadas a las representaciones intermedias.
Tabular Data Preprocessing
Pipeline de transformación específico para datos estructurados que incluye normalización, codificación one-hot y gestión de valores faltantes.
Token Embedding Dimension
Tamaño del espacio vectorial en el que cada característica tokenizada se proyecta, parámetro crucial de la arquitectura.
Feature Interaction Modeling
Capacidad del FT-Transformer para capturar automáticamente interacciones no lineales entre características mediante la atención.
Arquitectura Transformer Tabular
Adaptación específica de la arquitectura Transformer para procesar eficientemente datos tabulares con tokenización de características.
Agrupación de Token CLS
Estrategia de agregación utilizando el token CLS para producir una representación global de la muestra para la tarea de clasificación.
Secuencia de Tokens de Características
Secuencia ordenada de tokens que representan las características de una muestra tabular que sirve como entrada al Transformer.
Agrupación de Características Numéricas
Técnica de discretización opcional de variables continuas antes de la tokenización para mejorar la representación.