Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Extracción de Características Cuánticas
Proceso de extracción de características pertinentes a partir de datos cuánticos o clásicos utilizando circuitos cuánticos parametrizados para preparar la transferencia de aprendizaje.
Ajuste Fino Cuántico
Técnica de ajuste fino de los parámetros de un modelo cuántico preentrenado para adaptarlo específicamente a una nueva tarea o un nuevo dominio de datos.
Pre-entrenamiento Cuántico
Fase inicial de entrenamiento de un modelo cuántico en un conjunto de datos genéricos amplio antes de su adaptación específica a tareas particulares mediante aprendizaje por transferencia.
Destilación de Conocimiento Cuántico
Método de compresión de modelos cuánticos donde un modelo cuántico complejo (maestro) transfiere sus conocimientos a un modelo más simple (estudiante) preservando el rendimiento.
Adaptación de Dominio Cuántico
Proceso de adaptación de un modelo cuántico entrenado en un dominio fuente para que funcione eficientemente en un dominio diferente pero relacionado.
Reutilización de Modelos Cuánticos
Estrategia de reutilización de arquitecturas o pesos de modelos cuánticos preentrenados como punto de partida para nuevas tareas de aprendizaje cuántico.
Transferencia de Parámetros Cuánticos
Transferencia selectiva de los parámetros óptimos de un circuito cuántico preentrenado hacia un nuevo modelo, preservando las representaciones cuánticas aprendidas.
Transferencia de Circuitos Cuánticos
Transferencia de arquitecturas de circuitos cuánticos completos o parciales entre diferentes tareas, adaptando la estructura cuántica a los nuevos requisitos computacionales.
Transferencia de Embedding Cuántico
Reutilización de codificaciones cuánticas de datos pre-aprendidas para representar eficientemente nuevos datos en tareas de aprendizaje por transferencia cuántico.
Transferencia de Estados Cuánticos
Técnica de transferencia de estados cuánticos optimizados o representaciones de estados entre diferentes modelos cuánticos para acelerar el aprendizaje.
Aprendizaje Multitarea Cuántico
Enfoque donde un modelo cuántico único aprende simultáneamente múltiples tareas relacionadas, permitiendo el compartir representaciones cuánticas entre las tareas.
Meta-aprendizaje Cuántico
Paradigma de aprendizaje donde los modelos cuánticos aprenden a aprender eficientemente nuevas tareas con pocos datos, adaptándose rápidamente mediante aprendizaje por transferencia.
Aprendizaje con Pocos Ejemplos Cuántico
Capacidad de los modelos cuánticos para generalizar a partir de muy pocos ejemplos mediante la transferencia de conocimiento desde tareas pre-aprendidas.
Aprendizaje Cero-shot Cuántico
Técnica avanzada donde un modelo cuántico puede reconocer o clasificar categorías nunca vistas durante el entrenamiento transfiriendo conocimiento semántico cuántico.
Aprendizaje Continuo Cuántico
Capacidad de un modelo cuántico para aprender secuencialmente nuevas tareas sin olvidar el conocimiento previo, utilizando mecanismos de transferencia cuánticos.
Aprendizaje Federado por Transferencia Cuántico
Enfoque híbrido que combina el aprendizaje federado y el aprendizaje por transferencia cuántico para transferir conocimiento entre modelos cuánticos distribuidos mientras se preserva la confidencialidad.
Quantum Hybrid Transfer Learning
Integración de modelos cuánticos y clásicos en el proceso de transfer learning, aprovechando las ventajas de ambos paradigmas computacionales.
Quantum Variational Transfer Learning
Uso de circuitos cuánticos variacionales preentrenados como base para el transfer learning, optimizados mediante técnicas variacionales híbridas.
Quantum Adversarial Transfer Learning
Método que utiliza técnicas adversarias cuánticas para mejorar la robustez y la generalización del transfer learning entre dominios cuánticos.