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El aprendizaje de pocos ejemplos es un enfoque de aprendizaje automático que permite a los modelos hacer predicciones precisas utilizando solo un pequeño número de ejemplos etiquetados. A diferencia de los métodos supervisados tradicionales, se enfoca en generalizar a partir de datos limitados, aprovechando técnicas como meta-aprendizaje, aprendizaje por transferencia y aumento de datos.
La escasez de datos se refiere a la falta de datos suficientes para entrenar modelos de aprendizaje automático o realizar análisis completos, lo que dificulta el desarrollo de sistemas de IA precisos. Descubre causas, impactos y técnicas para superar la escasez de datos en IA y automatización.
Una Red Generativa Antagónica (GAN) es un marco de aprendizaje automático con dos redes neuronales—un generador y un discriminador—que compiten para generar datos indistinguibles de los datos reales. Introducida por Ian Goodfellow en 2014, las GAN se utilizan ampliamente para la generación de imágenes, la ampliación de datos, la detección de anomalías y más.
