Nombre del autor:admin

Entrena máquinas para interpretar el mundo visual: identificar y clasificar objetos y reaccionar a lo que ven.

Aplica el estilo artístico de una imagen al contenido de otra mediante redes neuronales.

Arquitectura que revolucionó el NLP con su mecanismo de atención para capturar contexto de forma eficaz.

Traduce texto o voz entre idiomas con IA; los Transformers han elevado mucho su calidad.

Divide un texto en tokens (palabras, caracteres o sub-palabras) como entrada para modelos.

Prueba de Alan Turing para valorar si una máquina exhibe comportamiento indistinguible del humano.

Biblioteca de ML/DL de Google para construir, entrenar y desplegar modelos a gran escala.

Estructura de datos multidimensional (generaliza vectores y matrices) clave en Deep Learning.

Hiperparámetro que controla el tamaño de los pasos al ajustar pesos en cada iteración.

Modelo demasiado simple para la complejidad de los datos; rinde mal en entrenamiento y prueba.