Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Incrustación de espacio
Espacio vectorial donde las características visuales y semánticas se proyectan para permitir comparaciones y asociaciones entre clases vistas y no vistas durante el entrenamiento.
Aprendizaje basado en atributos
Metodología que utiliza atributos descriptivos comunes para compartir información entre clases, permitiendo el reconocimiento de objetos nunca vistos a través de sus características compartidas.
Redes de prototipos
Arquitectura de redes neuronales que aprenden un espacio métrico donde la clasificación se realiza calculando las distancias a los prototipos de clase, representantes medios de cada categoría.
Meta-aprendizaje agnóstico al modelo
Algoritmo de meta-aprendizaje que optimiza los parámetros de inicialización de un modelo para permitir una adaptación rápida a nuevas tareas con pocas actualizaciones de gradiente.
Adaptación entre dominios
Técnica que permite a un modelo entrenado en un dominio fuente adaptarse eficazmente a un dominio objetivo diferente, con distribuciones de datos potencialmente disímiles.
Reconocimiento de conjunto abierto
Problema de clasificación donde el modelo debe identificar no solo las clases conocidas sino también reconocer y rechazar muestras pertenecientes a clases desconocidas.
Aprendizaje transductivo
Paradigma de aprendizaje donde el modelo utiliza simultáneamente los datos de entrenamiento y prueba para optimizar directamente sus predicciones en el conjunto de prueba específico considerado.
Entrenamiento episódico
Estrategia de entrenamiento en meta-aprendizaje donde cada episodio simula una tarea few-shot con conjuntos de soporte y consulta para aprender capacidades de adaptación rápida.
Vocabulario de atributos
Conjunto predefinido de atributos descriptivos utilizados para caracterizar las clases y permitir la transferencia de conocimientos semánticos entre categorías en los sistemas zero-shot.