Término del glosario de IA

¿Qué es Aprendizaje automático (ML)?

Definición

Métodos que permiten a los sistemas aprender patrones a partir de datos y mejorar con el tiempo.

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Términos relacionados

Deriva del modeloDegradación del rendimiento con el tiempo a medida que las condiciones del mundo real difieren de los supuestos de entrenamiento.Deriva de datosUn cambio en los datos de entrada del mundo real a lo largo del tiempo que puede degradar el rendimiento del modelo.Aprendizaje no supervisadoPatrones de aprendizaje a partir de datos sin etiquetar sin resultados objetivo explícitos.Aprendizaje continuoEnfoques de entrenamiento que permiten que un modelo siga aprendiendo de nuevos datos sin olvidar el conocimiento previo.Aumento de datosTécnicas que crean ejemplos de entrenamiento modificados para mejorar la generalización del modelo.conjuntoCombinar predicciones de múltiples modelos para mejorar la solidez o la precisión.

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Deep LearningReinforcement LearningMachine Learning BasicsSupervised Learning

Véase también

Loss FunctionMemory (Agent Memory)LoRA (Low-Rank Adaptation)Mixture of Experts (MoE)Learning RateModel CardLarge Language Model (LLM)Latency