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- El '''aprendizaje federado''' (también llamado '''aprendizaje colaborativo''') es una técnica de …conserva la integridad de la información que está siendo utilizada para el aprendizaje sin poner en peligro la privacidad y seguridad. …28 kB (4329 palabras) - 06:29 28 may 2024
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- …ias catastróficas]], un problema que puede resolverse mediante enfoques de aprendizaje incremental. …ir diferentes nociones de pérdida, que conducen a diferentes algoritmos de aprendizaje. …27 kB (4710 palabras) - 19:51 3 ene 2025
- …s señalan la enorme necesidad de reforzar la protección de los sistemas de aprendizaje automático en los usos industriales.<ref name=":1">{{Cite journal|url=https Para entenderlo, hay que tener en cuenta que la mayoría de las técnicas de aprendizaje automático están diseñadas para funcionar en conjuntos de problemas específ …66 kB (9869 palabras) - 16:09 25 abr 2024
- …nfoques diferentes para combinar las disciplinas de computación cuántica y aprendizaje automático. La primera letra se refiere a si el sistema bajo estudio es clá …ántico incluye también la aproximación recíproca, aplicando los métodos de aprendizaje automático clásico a la [[teoría de la información cuántica]]. …14 kB (2082 palabras) - 15:10 18 sep 2024
- En [[aprendizaje automático]], un [[algoritmo]] es '''justo''', o tiene '''equidad''' si sus Las investigaciones sobre equidad en algoritmos de aprendizaje automático son bastante recientes. Sin ir más lejos la mayoría de los artíc …36 kB (5829 palabras) - 20:04 9 dic 2024
- …ístico en [[mecánica estadística]], que suele ser infinito, un conjunto de aprendizaje automático consta únicamente de un conjunto finito concreto de modelos alte Los algoritmos de [[aprendizaje supervisado]] realizan la tarea de buscar a través de un espacio de hipótes …48 kB (7383 palabras) - 02:16 22 mar 2024
- …Artificial]], que suma esfuerzos para combinar la mecánica cuántica y el [[aprendizaje automático]].<ref>Maria Schuld, Ilya Sinayiskiy, and Francesco Petruccione …endizaje automático cuántico puede identificarse como un método híbrido de aprendizaje mediante algoritmos clásicos aplicados a estados de naturaleza cuántica (tr …25 kB (3834 palabras) - 02:20 1 jul 2024
- …''curva de aprendizaje''' describe el grado de éxito obtenido durante el [[aprendizaje]] en el transcurso del tiempo. Es un [[diagrama]] en que el [[eje de simetr También es posible que el resultado del proceso de aprendizaje sea [[Aleatoriedad|aleatorio]], de tal manera que el aprendiz solo crea ''a …10 kB (1588 palabras) - 05:42 3 sep 2024
- …fuerzo]] . Se centra en estudiar el comportamiento de múltiples agentes de aprendizaje que conviven en un entorno compartido.<ref>{{Obra citada|título=IJCAI-17 co …[Aprendizaje por refuerzo|aprendizaje por refuerzo de un solo agente]], el aprendizaje por refuerzo de múltiples agentes se modela como una forma de [[Proceso de …13 kB (1712 palabras) - 18:53 21 ene 2025
- LVQ es una técnica de [[aprendizaje supervisado]]. Un vector de entrada <math>X</math> es tomado aleatoriamente * LVQ es una técnica de aprendizaje supervisado que usa la información de clases para mover los vectores de Vor …9 kB (1540 palabras) - 12:11 21 abr 2024
- …por diferencias temporales (DT)''' se refiere a una clase de métodos de [[aprendizaje por refuerzo]] sin modelos que aprenden por ''[[Bootstrapping (informática) …n relacionados con el modelo de diferencia temporal del [[Cognición animal|aprendizaje animal]].<ref name=":1">{{Cita publicación|título="A neural substrate of pr …12 kB (1899 palabras) - 22:43 16 mar 2025
- …estadistica|regresión]], agrupación, aproximación dispersa, compresión y [[aprendizaje de características]] con una sola capa o varias capas de nodos ocultos, en [[Guang-Bin Huang]] dio el nombre de "máquina de aprendizaje extremo" (ELM, por sus siglas en inglés) a este tipo de modelos y propuso… …26 kB (4019 palabras) - 11:31 17 dic 2024
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- …g) es un marco para el [[análisis matemático]] de [[Aprendizaje automático|aprendizaje de máquina.]] Este fue propuesto en 1984 por [[Leslie Valiant]].<ref name=" …de generalización bajo (la parte del "correcto aproximado"). La técnica de aprendizaje tiene que ser capaz de aprender el concepto dada cualquier proporción de ap …5 kB (877 palabras) - 18:55 6 ene 2023
- …o en el área de [[Aprendizaje por refuerzo|aprendizaje de refuerzo]] del [[aprendizaje automático]]. Fue propuesto por Rummery y Niranjan en una nota técnica<ref> …estado-acción se actualiza mediante un error, ajustado por el [[índice de aprendizaje]] α. Los valores Q representan la posible recompensa recibida en el siguien …6 kB (972 palabras) - 08:21 18 feb 2025
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- …amiento recibidos. Está estrechamente relacionado con el [[Aprendizaje PAC|aprendizaje probablemente aproximadamente correcto (PAC)]], en el que el alumno se eval …también es cierto: La capacidad de aprendizaje PAC implica la capacidad de aprendizaje Ockham. …11 kB (1883 palabras) - 14:57 2 ene 2025
- …espaciado|la repetición espaciada]] y [[Enseñanza orientada a la acción|el aprendizaje activo]]. …omplejo en un nivel avanzado. Por ejemplo, se puede observar un ejemplo de aprendizaje de memoria en la preparación rápida para los exámenes, una técnica que se… …8 kB (1206 palabras) - 14:56 2 ene 2025
- …en [[matemáticas]] y [[estadística]] y particularmente en los campos de [[aprendizaje automático]] y [[Problema inverso|problemas inversos]], se refiere a un pro …788 bytes (118 palabras) - 16:40 8 ago 2019
- …utiliza en [[máquinas de vectores de soporte]], el cual es una forma de [[aprendizaje supervisado]]. …2 kB (326 palabras) - 17:39 6 feb 2025
- …''curva de aprendizaje''' describe el grado de éxito obtenido durante el [[aprendizaje]] en el transcurso del tiempo. Es un [[diagrama]] en que el [[eje de simetr También es posible que el resultado del proceso de aprendizaje sea [[Aleatoriedad|aleatorio]], de tal manera que el aprendiz solo crea ''a …10 kB (1588 palabras) - 05:42 3 sep 2024
- == Aprendizaje == …grado de corrección de la salida estimada respecto a la deseada.<ref name="aprendizaje">[http://www.cs.utsa.edu/~bylander/cs4793/learnsc32.pdf Adaline (Adaptive… …4 kB (680 palabras) - 14:04 1 feb 2025
- == Aprendizaje por refuerzo == En el campo del [[aprendizaje por refuerzo]], la función SoftMax puede utilizarse para convertir valores …5 kB (697 palabras) - 15:07 11 feb 2024
- LVQ es una técnica de [[aprendizaje supervisado]]. Un vector de entrada <math>X</math> es tomado aleatoriamente * LVQ es una técnica de aprendizaje supervisado que usa la información de clases para mover los vectores de Vor …9 kB (1540 palabras) - 12:11 21 abr 2024
- …presentar datos y características de dimensiones altas en arquitecturas de aprendizaje profundo. …4 kB (626 palabras) - 10:01 12 ene 2025
- …mo en los de [[Clasificación estadística|clasificación]]). El objetivo del aprendizaje supervisado es el de crear una función capaz de predecir el valor correspon En esto difiere del [[aprendizaje no supervisado]]. …13 kB (2212 palabras) - 23:31 16 ene 2025
- …se utiliza en los algoritmos de [[aprendizaje supervisado]], pero no en el aprendizaje no supervisado. …5 kB (701 palabras) - 10:44 28 oct 2024
- …ica]] para encontrar una función predictiva basada en datos. La teoría del aprendizaje estadístico ha dado lugar a aplicaciones de éxito en campos como la [[visió …ntrada-salida, en el que la entrada se asigna a una salida. El problema de aprendizaje consiste en inferir la función que relaciona la entrada y la salida, de for …12 kB (2107 palabras) - 17:44 9 ene 2025
- …ompensas a aprender por el agente) cuadráticamente más rápida respecto del aprendizaje por refuerzo clásico. El aprendizaje por refuerzo cuántico permitirá abordar problemas de complejidad superior… …13 kB (2064 palabras) - 03:53 20 abr 2022
- …enamiento con unos pesos iniciales diferentes, modificar los parámetros de aprendizaje, modificar el conjunto de entrenamiento o presentar los patrones en otro or === Aprendizaje a través de la retropropagación === …9 kB (1507 palabras) - 02:42 7 may 2024
- La dimensión VC tiene utilidad en teoría de aprendizaje estadístico, porque puede predecir el [[límite matemático|límite]] superior [[Categoría:Aprendizaje automático]] …3 kB (513 palabras) - 02:12 6 jun 2020
- En el campo del [[aprendizaje automático]], el objetivo del [[aprendizaje supervisado]] es usar las características de un objeto para identificar a… …utiliza las etiquetas de los datos, mientras que PCA es un algoritmo de [[aprendizaje no supervisado]] que ignora las etiquetas. Para resumir, el nombre es un ar …6 kB (890 palabras) - 09:58 18 sep 2024
- …] entrenada mediante una forma de [[Aprendizaje por diferencias temporales|aprendizaje por diferencia temporal]], concretamente [[TD-Lambda]]. …o del turno actual (de ahí lo de "[[Aprendizaje por diferencias temporales|aprendizaje por diferencia temporal]]"). La puntuación de cualquier posición del tabler …8 kB (1321 palabras) - 14:20 8 ene 2025