Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Margen Flexible Adaptativo
Extensión del margen flexible estándar donde las variables de holgura son ponderadas por factores adaptativos, reflejando la heterogeneidad del ruido o la confianza en cada observación.
Hiperplano con Penalización Local
Frontera de decisión SVM cuya función objetivo integra términos de penalización que varían espacialmente, adaptando la complejidad del modelo según la densidad o la varianza local de los datos.
Coeficiente de Regularización Espacio-Temporal
Parámetro de regularización que evoluciona no solo según el espacio de características sino también temporalmente, utilizado para datos secuenciales o flujos dinámicos.
Núcleo con Ancho de Banda Adaptativo
Función núcleo cuyo ancho de banda se ajusta localmente en función de la densidad de los puntos, optimizando la medida de similitud en zonas con distribución variable.
Ponderación de Muestras por Densidad
Método que asigna pesos a las muestras de entrenamiento inversamente proporcionales a la densidad local de su vecindad, reforzando la influencia de los puntos en zonas raras.
Optimización por Descenso de Gradiente Estocástico Adaptativo
Algoritmo de optimización SVM donde el paso de aprendizaje se ajusta dinámicamente según la curvatura local de la función de pérdida y la distribución de los datos.
Regularización por Grupos de Características
Técnica que aplica diferentes niveles de regularización a grupos predefinidos o detectados automáticamente de características correlacionadas, preservando la estructura intrínseca de los datos.
SVM con Margen Local Variable
Variante SVM donde el ancho del margen no es uniforme sino que se adapta según la complejidad local de la frontera de decisión, capturando mejor las estructuras no estacionarias.
Penalización de Complejidad Basada en la Vecindad
Término de regularización cuya intensidad depende de las propiedades estadísticas del k-vecindario de cada punto, como la varianza local o el coeficiente de variación.
Función de Costo con Pesos Heterogéneos
Función objetivo SVM donde los errores de clasificación son penalizados de manera diferente según criterios adaptativos como la distancia al margen o la confianza local.
Selección Automática de Parámetros por Validación Cruzada Adaptativa
Proceso donde los pliegues de validación cruzada se eligen de manera que representen las diferentes densidades de datos, asegurando una selección robusta de los hiperparámetros de regularización.
Regularización por Proyección en Subespacio Local
Método que restringe el vector de pesos a permanecer en subespacios que varían según la posición en el espacio de características, limitando la complejidad del modelo localmente.
Mecanismo de Olvido Adaptativo para SVM en Línea
Estrategia para SVM secuenciales donde la influencia de las muestras antiguas disminuye a un ritmo adaptado según la relevancia actual de las características que representan.
Hiperparámetro de Regularización Multi-Escala
Conjunto de parámetros de regularización que operan a diferentes escalas de granularidad, desde características individuales hasta grupos globales, capturando la estructura jerárquica de los datos.
SVM de Núcleo con Matriz de Gram Regularizada
Enfoque donde la matriz de Gram se regulariza directamente ajustando sus valores propios según la distribución local de los datos, mejorando la estabilidad numérica.
Regularización por Entropía Local
Término de penalización basado en la entropía calculada sobre vecindarios locales, favoreciendo fronteras de decisión más simples en las zonas de alta certeza.