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Torch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto y un marco de computación científica basado en Lua, optimizado para tareas de aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Proporciona herramientas para construir redes neuronales, admite aceleración por GPU y fue un precursor de PyTorch.
Los transformadores son una arquitectura revolucionaria de redes neuronales que ha transformado la inteligencia artificial, especialmente en el procesamiento de lenguaje natural. Introducidos en 2017 con 'Attention is All You Need', permiten un procesamiento paralelo eficiente y se han convertido en la base de modelos como BERT y GPT, impactando el PLN, la visión artificial y más.
La transparencia algorítmica se refiere a la claridad y apertura respecto al funcionamiento interno y los procesos de toma de decisiones de los algoritmos. Es crucial en la IA y el aprendizaje automático para garantizar la responsabilidad, la confianza y el cumplimiento de los estándares legales y éticos.
La validación cruzada es un método estadístico utilizado para evaluar y comparar modelos de aprendizaje automático, particionando los datos en conjuntos de entrenamiento y validación múltiples veces, asegurando que los modelos se generalicen bien a datos no vistos y ayudando a prevenir el sobreajuste.
La validación de datos en IA se refiere al proceso de evaluar y garantizar la calidad, precisión y confiabilidad de los datos utilizados para entrenar y probar modelos de IA. Implica identificar y corregir discrepancias, errores o anomalías para mejorar el rendimiento y la confiabilidad del modelo.
El algoritmo de vecinos más cercanos (KNN) es un algoritmo de aprendizaje supervisado no paramétrico utilizado para tareas de clasificación y regresión en aprendizaje automático. Predice resultados encontrando los 'k' puntos de datos más cercanos, utilizando métricas de distancia y votación mayoritaria, y es conocido por su simplicidad y versatilidad.
Un vector de embedding es una representación numérica densa de datos en un espacio multidimensional, capturando relaciones semánticas y contextuales. Descubre cómo los vectores de embedding potencian tareas de IA como PLN, procesamiento de imágenes y recomendaciones.
Explora los vehículos autónomos: coches sin conductor que utilizan IA, sensores y conectividad para operar sin intervención humana. Aprende sobre sus tecnologías clave, el papel de la IA, la integración de LLM, los desafíos y el futuro del transporte inteligente.
La Visión por Computadora es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) enfocado en habilitar a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Aprovechando imágenes digitales de cámaras, videos y modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión, y luego reaccionar a lo que ven.
OpenAI Whisper es un avanzado sistema de reconocimiento automático de voz (ASR) que transcribe el lenguaje hablado a texto, compatible con 99 idiomas, robusto ante acentos y ruido, y de código abierto para aplicaciones versátiles de IA.
XGBoost significa Extreme Gradient Boosting. Es una biblioteca optimizada de gradient boosting distribuido diseñada para el entrenamiento eficiente y escalable de modelos de aprendizaje automático, conocida por su velocidad, rendimiento y robusta regularización.
