Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
GANs (Redes Generativas Antagónicas)
Redes neuronales antagónicas que generan datos sintéticos realistas al hacer competir un generador y un discriminador
VAEs (Autoencoders Variacionales)
Autoencoders variacionales que aprenden una distribución latente para generar nuevas muestras muestreando en este espacio.
Modelos de Difusión
Enfoque generativo progresivo que agrega y luego elimina el ruido de los datos para crear muestras de alta calidad.
Transformadores Generativos
Arquitectura basada en la atención para generar datos secuenciales como el texto, el código o las series temporales.
Data Augmentation Geométrica
Transformaciones espaciales aplicadas a las imágenes (rotación, traslación, escalado) para aumentar la diversidad de los datos de entrenamiento.
Mixup y Técnicas de Mezcla
Combinación lineal de muestras existentes para crear nuevas instancias de entrenamiento con etiquetas interpoladas.
Síntesis de Datos Temporales
Generación de series temporales y de datos secuenciales para paliar la falta de datos históricos.
Generación de Grafos
Creación sintética de estructuras de grafos y redes para el entrenamiento de modelos sobre datos relacionales.
Síntesis de Audio Avanzada
Generación de datos de audio realistas que incluyen el habla, la música y los efectos de sonido para enriquecer los conjuntos de datos.
Generación 3D y Volumétrica
Creación de datos tridimensionales sintéticos como las nubes de puntos, las mallas y los volúmenes médicos.
Adaptación de Dominio Sintética
Generación dirigida de datos para adaptar los modelos a nuevos dominios o condiciones no representados en los datos originales.
Síntesis Multi-Modal
Generación coordinada de datos de múltiples modalidades (imagen-texto, audio-vídeo) para crear conjuntos coherentes.