Cómo los Modelos Aprenden Representaciones de Datos
Uno de los aspectos más importantes del aprendizaje profundo es la capacidad de los modelos para aprender representaciones internas de los datos.
Estas representaciones permiten que los modelos capturen relaciones complejas entre diferentes elementos y transformen información cruda en estructuras útiles para la predicción.
Los embeddings y las representaciones latentes desempeñan un papel fundamental en áreas como el procesamiento del lenguaje natural y la búsqueda semántica.
Conceptos incluidos
- Representaciones latentes
- Espacio latente
- Espacio vectorial
- Similitud vectorial
- Embeddings
- Embeddings de palabras
- Embeddings de texto
- Embeddings semánticos
- Representaciones vectoriales
- Representación distribuida
- Aprendizaje de representaciones
- Representaciones profundas
- Representaciones jerárquicas
- Reducción de dimensionalidad
- Aprendizaje de características
Lexicon Redes Neuronales 