Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Proceso de Difusión Directa
Proceso iterativo que añade progresivamente ruido gaussiano a los datos originales hasta obtener una distribución puramente aleatoria, sirviendo como base para los modelos de difusión en la aumentación de datos.
Proceso de Difusión Inversa
Proceso inverso que aprende a eliminar progresivamente el ruido de los datos para reconstruir o generar nuevas variaciones, esencial para crear muestras aumentadas realistas.
Aumentación de Datos por Difusión
Técnica que utiliza modelos de difusión para generar variaciones estructuradas y realistas de los datos de entrenamiento, mejorando la robustez y generalización de los modelos de aprendizaje automático.
Difusión Condicionada por Clase
Extensión de los modelos de difusión que integra información de clase para controlar la generación de aumentaciones específicas para cada categoría del conjunto de datos.
Datos Sintéticos Basados en Difusión
Datos artificiales generados por modelos de difusión, preservando las características estadísticas y estructurales de los datos originales mientras introducen una variación controlada.
Generación de Variaciones
Proceso de creación de múltiples variaciones de una muestra original utilizando diferentes puntos de partida en el espacio de difusión, enriqueciendo así la diversidad del conjunto de datos aumentado.
Muestreo por Difusión
Métodos de muestreo del proceso de difusión inversa, determinando la calidad y diversidad de los datos aumentados generados a través de estrategias como DDIM o DPM-Solver.
Red de Predicción de Ruido
Red neuronal entrenada para predecir el ruido añadido en cada etapa de difusión, constituyendo el núcleo de los modelos de difusión para la generación controlada de datos aumentados.
Trayectoria de Difusión
Camino recorrido por los datos en el espacio de difusión desde el estado ruidoso hasta la reconstrucción, influyendo directamente en la naturaleza y calidad de las aumentaciones producidas.
Generación de Conjunto de Datos Aumentado
Proceso sistemático de creación de conjuntos de datos extendidos utilizando modelos de difusión, combinando datos originales y variaciones sintéticas para mejorar el rendimiento del aprendizaje.
Mejora de Características Basada en Difusión
Aplicación de modelos de difusión para mejorar o corregir características específicas de los datos mientras se preserva su integridad semántica global.
Difusión Controlada
Técnicas que guían el proceso de difusión con restricciones o condiciones específicas para generar aumentaciones dirigidas que respeten ciertas propiedades deseadas.
Interpolación de Difusión
Método que crea muestras intermedias entre dos o más puntos de datos en el espacio de difusión, permitiendo una aumentación progresiva y controlada.
Adición Progresiva de Ruido
Estrategia de aumentación que añade ruido de manera progresiva a los datos mediante el proceso de difusión, creando variaciones sutiles a significativas para el entrenamiento robusto.
Detección de Valores Atípicos Basada en Difusión
Uso de modelos de difusión para identificar y generar ejemplos de bordes o configuraciones raras, mejorando la resiliencia del modelo frente a casos extremos.