Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Crítica de Prototipo
Ejemplo representativo que influye negativamente en la predicción de un modelo, identificado para comprender los casos donde el modelo falla o produce resultados contraintuitivos.
Método de k-Prototipos
Algoritmo de agrupamiento híbrido que combina k-medias para variables numéricas y k-modos para variables categóricas, utilizado para identificar prototipos en datos mixtos.
Ejemplo Contrafactual
Instancia mínima modificada que cambia la predicción del modelo, complementaria a los prototipos al explicar qué se debería cambiar para obtener un resultado diferente.
Mapa de Similitud de Prototipo
Visualización que muestra cómo una nueva predicción se relaciona con los prototipos aprendidos, facilitando la interpretación de las decisiones del modelo por analogía.
Selección de Prototipo Basada en Densidad
Método que identifica prototipos en regiones de alta densidad del espacio de datos, garantizando que los ejemplos representativos sean estadísticamente significativos.
Método MMD (Maximum Mean Discrepancy)
Prueba estadística utilizada para medir la diferencia entre distribuciones, aplicada a la selección de prototipos para asegurar que cubran adecuadamente el espacio de datos.
Explicación por Analogía
Paradigma de explicación donde una predicción se justifica por su similitud con prototipos conocidos, haciendo que las decisiones complejas sean más intuitivas para los humanos.
Prototipo de Margen Máximo
Prototipo seleccionado para maximizar la distancia de decisión respecto a los límites de clases, proporcionando ejemplos más representativos y no ambiguos.
Red de Prototipos (ProtoNN)
Arquitectura de red neuronal que aprende explícitamente un conjunto de prototipos para la clasificación, ofreciendo interpretabilidad intrínseca por diseño.
Coreset de Prototipos
Subconjunto mínimo de prototipos que preserva las propiedades geométricas del conjunto de datos completo, optimizando la eficiencia de las explicaciones sin pérdida de relevancia.
Método de los Medoides
Variante de k-medias donde los centros de clusters son puntos de datos reales (medoides), garantizando que los prototipos sean ejemplos concretos e interpretables.
Ponderación de Características por Prototipo
Técnica que asigna pesos a las características específicas de cada prototipo, aclarando qué aspectos son los más importantes para cada tipo de ejemplo representativo.
Validación Cruzada de Prototipos
Proceso de evaluación de la robustez de las explicaciones basadas en prototipos probando su estabilidad en diferentes subconjuntos de datos de entrenamiento.
Prototipo Híbrido
Ejemplo representativo que combina características de varias instancias reales, creado para sintetizar los rasgos más relevantes de una clase o concepto.
Método del Codo para Prototipos
Técnica heurística que determina el número óptimo de prototipos identificando el punto donde la adición de nuevos ejemplos ya no mejora significativamente la cobertura.
Explicación Local por Prototipo
Enfoque que explica una predicción individual asociándola al prototipo más similar, proporcionando una justificación contextual y específica al caso estudiado.