Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Weighting Scheme
Mecanismo de asignación de pesos a las instancias de aprendizaje y a los modelos en el boosting, donde los pesos aumentan para las instancias mal clasificadas en cada iteración.
Sequential Learning
Paradigma de aprendizaje donde cada modelo se entrena secuencialmente teniendo en cuenta el rendimiento de los modelos anteriores para corregir sus errores sistemáticos.
Residual Fitting
Técnica del gradient boosting donde cada nuevo modelo se entrena para predecir los residuos (errores) del modelo conjunto anterior en lugar del objetivo original.
Tree Boosting
Aplicación específica del boosting que utiliza árboles de decisión como aprendices débiles, particularmente eficaz para problemas de regresión y clasificación no lineales.
Regularization in Boosting
Conjunto de técnicas (shrinkage, subsampling, penalizaciones L1/L2) que controlan la complejidad del modelo boosting para prevenir el sobreajuste y mejorar la generalización.
Loss Function Optimization
Proceso matemático que minimiza iterativamente una función de pérdida específica (exponencial, logística, huber) para guiar el aprendizaje secuencial de los modelos de boosting.
Out-of-Bag Estimation
Método de evaluación del modelo boosting que utiliza las instancias no seleccionadas en el submuestreo estocástico como conjunto de validación interno.