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El Aprendizaje por Transferencia es una poderosa técnica de IA/ML que adapta modelos preentrenados a nuevas tareas, mejorando el rendimiento con datos limitados y aumentando la eficiencia en diversas aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el PLN.
Una fecha de corte de conocimiento es el punto específico en el tiempo después del cual un modelo de IA ya no tiene información actualizada. Descubra por qué estas fechas son importantes, cómo afectan a los modelos de IA y vea las fechas de corte para GPT-3.5, Bard, Claude y más.
Human-in-the-Loop (HITL) es un enfoque de IA y aprendizaje automático que integra la experiencia humana en el entrenamiento, ajuste y aplicación de sistemas de IA, mejorando la precisión, reduciendo errores y asegurando el cumplimiento ético.
El subajuste ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático es demasiado simple para captar las tendencias subyacentes de los datos con los que se entrena. Esto conduce a un rendimiento deficiente tanto en datos no vistos como en los de entrenamiento, a menudo debido a la falta de complejidad del modelo, entrenamiento insuficiente o selección inadecuada de características.
