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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Clasificación de imágenes

Tarea de visión por computadora que consiste en asignar una etiqueta predefinida a una imagen completa según su contenido principal, utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

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Red neuronal convolucional

Arquitectura de aprendizaje profundo especializada en el procesamiento de imágenes, utilizando capas de convolución para extraer automáticamente características jerárquicas.

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Convolución

Operación matemática que aplica un filtro (kernel) sobre una imagen para detectar patrones específicos como bordes, texturas o formas.

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Pooling

Operación de reducción dimensional que muestrea las características extraídas, permitiendo reducir la complejidad computacional mientras preserva la información esencial.

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Softmax

Función de activación de salida que convierte los logits en una distribución de probabilidades sobre las clases, asegurando que la suma de probabilidades sea igual a 1.

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Matriz de confusión

Tabla de evaluación de rendimiento que muestra las predicciones correctas e incorrectas del modelo para cada clase, permitiendo identificar errores sistemáticos.

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One-hot encoding

Representación vectorial de etiquetas de clase donde cada vector contiene un solo elemento igual a 1 y todos los demás iguales a 0.

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Arquitectura ResNet

Familia de redes neuronales profundas que utilizan conexiones residuales para permitir el entrenamiento de redes muy profundas sin degradación del rendimiento.

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Capas completamente conectadas

Últimas capas de una CNN donde cada neurona está conectada a todas las neuronas de la capa anterior para combinar las características extraídas en predicciones finales.

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Pérdida de entropía cruzada

Función de pérdida estándar para problemas de clasificación multiclase que mide la divergencia entre las probabilidades predichas y las etiquetas reales.

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Muestreo estratificado

Método de muestreo que preserva la distribución de clases al dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

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Grad-CAM

Técnica de visualización que genera mapas de calor para interpretar las decisiones de la CNN identificando las regiones de la imagen que influyen en la clasificación.

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Precisión top-k

Métrica de rendimiento que considera una predicción correcta si la etiqueta real aparece entre las k predicciones más probables del modelo.

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