Ciencia de Datos

El Aprendizaje Activo es un enfoque de aprendizaje automático donde el modelo selecciona los datos de los que aprende para mejorar su rendimiento.

IA en la Ciencia se refiere a la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial para mejorar la investigación y el descubrimiento científicos.

La selección de algoritmos es el proceso de elegir el algoritmo más adecuado para un problema o conjunto de datos específico.

La equidad algorítmica asegura que los algoritmos traten a las personas y grupos de manera equitativa, minimizando sesgos y discriminación.

La detección de anomalías es la identificación de patrones en los datos que no se ajustan al comportamiento esperado.

Los vecinos más cercanos aproximados (ANN) son algoritmos que encuentran rápidamente puntos en un conjunto de datos que están más cercanos a un punto de consulta dado.

El error de aproximación mide la diferencia entre un valor estimado y el valor real.

La inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

El Aprendizaje Automático Automatizado (AutoML) simplifica el proceso de construir modelos de aprendizaje automático al automatizar tareas clave.

AutoML (Aprendizaje Automático Automatizado) simplifica el proceso de aplicar aprendizaje automático al automatizar tareas que tradicionalmente realizan los científicos de datos.

Una Canalización de AutoML automatiza el proceso de construir y optimizar modelos de aprendizaje automático.

Azure Machine Learning es un servicio en la nube para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático.

Una red bayesiana es un modelo gráfico que representa relaciones probabilísticas entre variables.

La informática del comportamiento es el estudio de datos relacionados con el comportamiento humano utilizando métodos computacionales.

Un conjunto de datos de referencia es un conjunto estándar de datos utilizado para evaluar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático.

El sesgo en la IA se refiere a errores sistemáticos en los algoritmos que conducen a resultados injustos basados en atributos como raza o género.

La Analítica de Big Data implica examinar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y conocimientos que permitan una mejor toma de decisiones.

La calibración es el proceso de ajustar un sistema para garantizar que sus resultados sean precisos y confiables.

CatBoost es un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza boosting de gradiente en árboles de decisión, diseñado para características categóricas.

Una variable categórica representa categorías o grupos distintos dentro de los datos, a menudo utilizada en análisis estadístico.

Una medida de centralidad cuantifica la importancia de los nodos en una red.

La predicción de cancelaciones es una técnica utilizada para identificar a los clientes que probablemente dejarán de usar un servicio.

El desequilibrio de clases ocurre cuando las clases en un conjunto de datos no están representadas de manera equitativa, lo que afecta el rendimiento del modelo.

ClearML es una plataforma de código abierto para gestionar experimentos, pipelines y modelos de aprendizaje automático.

Client Drift refers to the phenomenon where a model's performance declines due to changes in client data over time.

Una colección de concursos de programación y soluciones utilizadas para el entrenamiento de IA y algoritmos.

A cold start refers to the challenge of making accurate predictions or recommendations when there's little or no data available.

Common Crawl es una organización sin fines de lucro que proporciona un archivo abierto y gratuito de datos web para investigación y análisis.