🏠 Inicio
Pruebas de rendimiento
📊 Todos los benchmarks 🦖 Dinosaurio v1 🦖 Dinosaurio v2 ✅ Aplicaciones To-Do List 🎨 Páginas libres creativas 🎯 FSACB - Showcase definitivo 🌍 Benchmark de traducción
Modelos
🏆 Top 10 modelos 🆓 Modelos gratuitos 📋 Todos los modelos ⚙️ Kilo Code
Recursos
💬 Biblioteca de prompts 📖 Glosario de IA 🔗 Enlaces útiles

Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

231
categorías
2.999
subcategorías
35.535
términos
📖
términos

Valores Globales SHAP

La agregación de los valores SHAP (SHapley Additive exPlanations) sobre todo el conjunto de datos para determinar el impacto promedio de cada característica en la salida del modelo, proporcionando una importancia de características consistente y teóricamente fundamentada.

📖
términos

LIME Global

Una extensión de LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) que busca crear un modelo interpretable global muestreando múltiples instancias locales y combinando sus explicaciones para revelar las tendencias generales del modelo.

📖
términos

Explicaciones Globales Agnósticas al Modelo

Un conjunto de técnicas de interpretación que pueden aplicarse a cualquier tipo de modelo, independientemente de su complejidad o algoritmo subyacente, para explicar su comportamiento global sin necesidad de acceso a sus parámetros internos.

📖
términos

ANOVA Funcional

Un método de descomposición de la varianza que atribuye la varianza de la salida de un modelo a los efectos principales de cada característica y a sus interacciones, ofreciendo una visión global y jerárquica de la contribución de las variables.

📖
términos

Importancia Global DeepLIFT

Un método de interpretación para redes neuronales profundas que calcula puntuaciones de importancia globales agregando las contribuciones de cada neurona/activación sobre todo el conjunto de datos, basándose en la diferencia respecto a una referencia.

📖
términos

Gradientes Integrados Global

La aplicación del método de gradientes integrados sobre un conjunto de datos para obtener una atribución de características promedio, revelando las variables que tienen el mayor impacto acumulado en las predicciones del modelo de manera global.

🔍

No se encontraron resultados