Términos del glosario

¿Qué es Validación cruzada? La validación cruzada es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para evaluar el rendimiento de un modelo estadístico, y para estimar la precisión del modelo en nuevos conjuntos de datos que no se han utilizado para entrenar el modelo. La validación cruzada se realiza dividiendo el conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de validación. El modelo se entrena con el conjunto de entrenamiento y se evalúa con el conjunto de validación. Este proceso se repite varias veces, con diferentes divisiones de los datos en conjuntos de entrenamiento y validación. Al final, se promedian los resultados de las diferentes evaluaciones para obtener una medida más precisa del rendimiento del modelo. La validación cruzada es una técnica útil para evitar el sobreajuste (overfitting) en el modelo, ya que permite evaluar su capacidad de generalización. La técnica también puede ser útil en la selección de modelos y en la optimización de los parámetros del modelo. Existen varios tipos de validación cruzada, incluyendo la validación cruzada k-fold, la validación cruzada leave-one-out, y la validación cruzada estratificada. Cada tipo tiene sus propias características y puede ser más adecuado para ciertas aplicaciones.

¿Qué es Valores categóricos? Los valores categóricos son aquellos que representan una categoría o grupo de datos, en contraste con los valores numéricos, que representan cantidades. En el aprendizaje automático, los valores categóricos son importantes porque muchos algoritmos requieren que los datos sean representados numéricamente. Por ejemplo, los valores categóricos pueden representar la marca de un automóvil, el color de un producto, la categoría de una imagen o el tipo de una pregunta. Estos valores pueden ser representados como cadenas de caracteres o como números enteros que representan una categoría particular. Cuando se procesan valores categóricos en un modelo de aprendizaje automático, es necesario codificarlos en una forma numérica que pueda ser interpretada por el algoritmo. Una técnica común para la codificación de valores categóricos es la codificación one-hot, que convierte cada valor categórico en un vector binario en el que solo uno de los elementos es «1» y los demás son «0». Es importante tener en cuenta que la elección de la codificación adecuada de los valores categóricos puede afectar significativamente el rendimiento del modelo de aprendizaje automático.

¿Qué es Valores vacíos? Los valores vacíos, también conocidos como valores nulos o valores faltantes, son aquellos que no tienen un valor definido en un conjunto de datos. Los valores vacíos pueden surgir por varias razones, como la falta de información, la eliminación de datos o la corrupción de datos. En el aprendizaje automático, los valores vacíos pueden ser un problema importante porque muchos algoritmos de aprendizaje automático no pueden manejar valores vacíos. La presencia de valores vacíos puede causar errores en el análisis y la predicción de datos. Además, la eliminación de registros que contienen valores vacíos puede reducir significativamente el tamaño del conjunto de datos y afectar el rendimiento del modelo. Existen diferentes técnicas para manejar valores vacíos en el aprendizaje automático, como la eliminación de registros con valores vacíos, la imputación de valores, la asignación de valores predeterminados y el modelado de los valores vacíos como una característica separada. La elección de la técnica adecuada dependerá del problema específico y de la cantidad y distribución de los valores vacíos en el conjunto de datos.

¿Qué es Visión artificial? La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de sistemas capaces de procesar, analizar e interpretar imágenes y vídeos. La visión artificial utiliza algoritmos y técnicas de procesamiento de imágenes para imitar la capacidad humana de percibir y comprender el mundo visual. La visión artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de objetos, la detección de anomalías, la vigilancia y seguridad, la automatización industrial, la medicina y la robótica, entre otros. Los sistemas de visión artificial pueden procesar imágenes en tiempo real, lo que los hace útiles para aplicaciones que requieren una respuesta rápida y en tiempo real. Los sistemas de visión artificial utilizan técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales convolucionales, para mejorar la precisión y la velocidad del procesamiento de imágenes. Estos algoritmos pueden aprender a reconocer patrones en grandes conjuntos de datos de imágenes, lo que permite a los sistemas de visión artificial detectar y clasificar objetos con mayor precisión y rapidez. La visión artificial se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante para la automatización de tareas que anteriormente requerían la intervención humana, lo que está permitiendo aumentar la eficiencia y reducir los costos en una amplia variedad de industrias.