Círculo de intercambio de inteligencia artificial

El descenso de gradiente es el algoritmo de optimización básico para resolver el mínimo de una función. El algoritmo determina la dirección de descenso calculando el gradiente de la función (el vector formado por las derivadas parciales de cada una) y actualizando iterativamente los parámetros según la regla θ = θ - η - ∇J(θ).

La regresión logística es un método de aprendizaje estadístico utilizado para resolver problemas de clasificación binaria. El objetivo principal es predecir la probabilidad de que una muestra pertenezca a una categoría determinada en función de las características de entrada. El modelo asigna la salida lineal entre 0 y 1 combinando linealmente los valores propios mediante una función en forma de S....

La regularización es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y la estadística para evitar el ajuste excesivo de los modelos. La regularización controla el grado de ajuste añadiendo un término de penalización a la función objetivo que está relacionado con la complejidad del modelo. Las formas más comunes son la regularización L1 y L2: la L1 produce soluciones dispersas y aplica...

Generative Adversarial Network (GAN) es un modelo de aprendizaje profundo, propuesto por Ian Goodfellow et al. en 2014. El marco implementa un modelo generativo entrenando dos redes neuronales entre sí....

La autoatención es un mecanismo clave en el aprendizaje profundo, originalmente propuesto y ampliamente utilizado en la arquitectura Transformer. La idea central es permitir que el modelo atienda simultáneamente a todas las posiciones de la secuencia de entrada y calcule cada posición...

El aprendizaje multitarea (MTL) no es un algoritmo aislado, sino un paradigma de aprendizaje automático inteligente.

El modelo de difusión es un modelo generativo diseñado específicamente para crear nuevas muestras de datos, como imágenes, audio o texto. El núcleo del modelo se inspira en el proceso de difusión en física, que simula la difusión natural de partículas desde una región de alta concentración a otra de baja concentración. En la máquina...

El ajuste fino de modelos (Fine-tuning) es una aplicación específica del aprendizaje por transferencia en el aprendizaje automático. El proceso central se basa en modelos de preentrenamiento, que utilizan conjuntos de datos a gran escala para aprender patrones genéricos y desarrollar amplias capacidades de extracción de características. A continuación, la fase de ajuste fino introduce conjuntos de datos de tareas específicas para ...

El mecanismo de atención (Attention Mechanism) es una técnica computacional que imita los procesos cognitivos humanos, aplicada inicialmente en el campo de la traducción automática y convertida posteriormente en una parte importante del aprendizaje profundo.

La arquitectura Transformer es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para procesar tareas secuencia a secuencia, como la traducción automática o el resumen de textos. La principal innovación radica en basarse exclusivamente en el mecanismo de autoatención, evitando los bucles tradicionales o las estructuras convolucionales. Al permitir que el modelo procese todos los elementos de una secuencia en...