¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se relaciona con el aprendizaje automático?
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa de desarrollar sistemas que puedan simular el pensamiento y el comportamiento humanos. El aprendizaje automático (ML) es una técnica utilizada en la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar sus habilidades sin ser explicitamente programados para hacerlo.
¿Qué son los tensores?
Los tensores son estructuras matemáticas que se utilizan para representar datos en forma numérica. Se pueden pensar como arreglos multidimensionales de números y se utilizan comúnmente en el contexto de redes neuronales y el aprendizaje automático.
¿Qué son los transformadores?
Los transformadores son modelos de procesamiento del lenguaje natural que se utilizan para realizar tareas como la traducción de texto de un idioma a otro, la predicción de la palabra siguiente en una frase o la clasificación del sentimiento de un texto. Estos modelos utilizan un mecanismo de atención basado en tensores para “prestar atención” a ciertas palabras o frases específicas y ignorar otras, lo que les permite comprender el contexto y el significado del texto.
¿Qué son los embebidos?
Los embebidos (también conocidos como vectores de palabras) son representaciones de palabras o frases en forma de vectores numéricos utilizados en modelos de procesamiento del lenguaje natural. Estos vectores se crean a partir de un conjunto de palabras conocidas como “vocabulario” y se utilizan para representar el significado de las palabras de manera que pueda ser procesada por un modelo de aprendizaje automático. Los embebidos se utilizan en aplicaciones como la traducción de texto de un idioma a otro, la predicción de la palabra siguiente en una frase o la clasificación del sentimiento de un texto.
¿Qué son las funciones de activación y cómo se relacionan con las capas de normalización y regularización?
Las funciones de activación son funciones matemáticas que se aplican a la salida de cada neurona en una red neuronal y que tienen el objetivo de agregar no linealidad a la red. Esto es importante porque permite a la red aprender patrones más complejos y adaptarse a diferentes tareas.
Las capas de normalización son capas que se utilizan para normalizar los datos de entrada o salida de una red neuronal. Esto puede mejorar el rendimiento del modelo y ayudar a evitar el desvanecimiento del gradiente, que es un problema que se produce cuando el gradiente de la función de costo se vuelve muy pequeño durante el entrenamiento.
Las capas de regularización son capas que se utilizan en las redes neuronales para evitar el sobreajuste, que es un problema que se produce cuando un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no es capaz de generalizar bien a datos nuevos. Al utilizar capas de regularización, se puede ayudar a evitar el sobreajuste y mejorar el rendimiento del modelo.
