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Bloque temático
Conceptos, arquitecturas y técnicas fundamentales del aprendizaje profundo.
Self-attention
Atención en la que los elementos de una secuencia se relacionan entre sí para construir nuevas representaciones.
Ver definición completa →Autoencoder
Red que aprende a codificar una entrada y reconstruirla a partir de su representación interna.
Ver definición completa →Dropout
Regularización que desactiva aleatoriamente unidades durante el entrenamiento.
Ver definición completa →Latent space
Espacio interno donde un modelo representa datos mediante variables aprendidas no observadas directamente.
Ver definición completa →Vanishing gradient
Problema en el que los gradientes se vuelven muy pequeños al atravesar muchas operaciones.
Ver definición completa →Exploding gradient
Problema en el que los gradientes crecen hasta valores muy grandes durante la retropropagación.
Ver definición completa →Weight initialization
Elección de los valores con los que comienzan los pesos antes del entrenamiento.
Ver definición completa →Scaling laws
Relaciones empíricas que describen cómo cambia el rendimiento al aumentar modelo, datos o cómputo.
Ver definición completa →Attention mechanism
Mecanismo que pondera qué partes de una entrada son más relevantes para calcular una representación.
Ver definición completa →Batch normalization
Técnica que normaliza activaciones usando estadísticas del minilote y aprende una escala y un desplazamiento.
Ver definición completa →Generative adversarial network
Sistema generativo que entrena un generador y un discriminador en competencia.
Ver definición completa →Deep neural network
Red neuronal con varias etapas de representación entre la entrada y la salida.
Ver definición completa →Residual neural network
Red neuronal que aprende correcciones sobre sus entradas mediante atajos que facilitan el paso de la información.
Ver definición completa →Distributed representation
Representación en la que un concepto se expresa mediante un patrón de muchos componentes y cada componente participa en varios conceptos.
Ver definición completa →Hierarchical representation
Representación en la que conceptos complejos se construyen a partir de características más simples organizadas por niveles.
Ver definición completa →Transformer
Arquitectura neuronal que procesa relaciones entre elementos mediante atención, sin depender de recurrencia.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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