Tema 6- AA3

La cuantificación es necesaria cuando necesitamos una estimación agregada y no la clasificación de cada muestra

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El método de clasificar y contar subestima la prevalencia cuando los positivos crecen

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El método de ajuste de distribuciones se basa en ajustar algunos parámetros para modificar la distribución de train tratando de que se ajuste a la distribución de test

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En el aprendizaje por transferencia se aprovechan las características de bajo nivel aprendidas de otro dataset para una tarea similar y que pueden ayudar a nuestro nuevo modelo

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El aprendizaje multitarea hace que los modelos generalicen peor, debido al sesgo inductivo

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Una tarea se define por la distribución de entrada, la distribución sobre la clase dada la entrada, y la función de pérdida. Para que el aprendizaje multitarea funcione, dos tareas deben diferir en al menos uno de esos términos

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Tiene sentido aplicar aprendizaje multitarea cuando no se puede entrenar una red lo suficientemente grande para todas las tareas

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Hay tres tipos de problemas de ranking: ranking de etiquetas, ranking de instancias, y ranking de tareas

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En el ranking de etiquetas no existe supervisión

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