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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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categorías
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subcategorías
35.535
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Aprendizaje Dividido

Enfoque de aprendizaje colaborativo donde el modelo neuronal se divide entre cliente y servidor, permitiendo el aprendizaje sin compartir los datos brutos.

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SplitNN

Arquitectura de red neuronal dividida donde las capas iniciales se ejecutan en el cliente y las capas profundas en el servidor.

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Capa de Corte

Punto de división del modelo neuronal entre cliente y servidor, determinando qué parte del cálculo se realiza localmente.

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Modelo del Lado del Cliente

Porción del modelo neuronal ejecutada en el dispositivo del cliente, procesando los datos sin transmitirlos.

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Modelo del Lado del Servidor

Parte del modelo neuronal alojada en el servidor, completando la inferencia a partir de las activaciones parciales recibidas.

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Aprendizaje Dividido Vertical

Variante donde el modelo se divide verticalmente entre diferentes capas, distribuyendo el cálculo entre cliente y servidor.

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Aprendizaje Dividido Horizontal

Enfoque donde las características se particionan horizontalmente entre diferentes entidades que colaboran en un mismo modelo.

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Partición de Modelo

Proceso de división estratégica de un modelo de IA en segmentos distribuidos entre diferentes infraestructuras.

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Aprendizaje Automático que Preserva la Privacidad

Conjunto de técnicas que permiten el aprendizaje automático sin exponer los datos sensibles de los usuarios.

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Sobrecarga de Comunicación

Costo en ancho de banda y latencia inducido por los intercambios entre cliente y servidor en la arquitectura distribuida.

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Optimización de Latencia

Desafío crítico del aprendizaje dividido que busca minimizar los tiempos de respuesta en sistemas distribuidos.

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Trituración de Activaciones

Ataque potencial donde las activaciones intermedias son analizadas para reconstruir los datos de entrada.

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Inteligencia Colaborativa

Concepto donde múltiples entidades combinan sus recursos computacionales para un aprendizaje mutuamente beneficioso.

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Inferencia del Modelo

Fase de utilización del modelo entrenado para hacer predicciones, distribuida en el contexto del aprendizaje dividido.

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