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Adivina un término de ML para cada letra.

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Ignacio Bosch

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#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Victoria 21 de Agosto de 2025	% 92	05:52
2	Valentina Artola 25 de Agosto de 2025	% 83	05:40
3	Rodri 22 de Agosto de 2025	% 83	06:39
4	Marcos Miglierina 24 de Agosto de 2025	% 79	07:40
5	Patiño Juan 22 de Agosto de 2025	% 75	05:41
6	Alma Quinteros 21 de Agosto de 2025	% 71	06:24
7	Zorrero Joaquin 22 de Agosto de 2025	% 71	07:32
8	Dino 25 de Agosto de 2025	% 71	08:59
9	Victor Benjamin Gimenez 24 de Agosto de 2025	% 67	05:52
10	Reynier Lopez 22 de Agosto de 2025	% 67	06:58

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Rosco de Machine LearningVersión en línea Adivina un término de ML para cada letra. por Ignacio Bosch A B C D E F G H I J L M N O P Q R S T U V X Y Z Empieza por A Sistema capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores. Hoy en día se utiliza construirlos con LLM. Empieza por B Teorema que permite obtener la probabilidad de un evento condicionado a otra información relevante que ya conocemos (evidencia). Empieza por C Tipo de variable de salida de un modelo de clasificación Empieza por D Conjunto de ejemplos usados para entrenar o evaluar un modelo. Empieza por E Conjunto de todos los resultados posibles de una variable aleatoria. Empieza por F En inglés. Características descriptivas de los datos utilizada para el entrenamiento de modelos de Machine Learning. Empieza por G Modelos predictivos que realizan suposiciones sobre la generación de los datos o se ocupan de describir la estructura interna de los mismos. Empieza por H Valor previo que controla el comportamiento del modelo durante el entrenamiento. Empieza por I Proceso de obtener predicciones o probabilidades a partir de un modelo ya entrenado. Contiene la J Contiene J. Método por el cual un modelo se optimiza Empieza por L Función que mide el error entre la salida prevista y la real durante el entrenamiento. En inglés. Empieza por M Representación o función aprendida a partir de datos para hacer predicciones. Empieza por N Proceso de ajuste de los datos para que tengan una escala común. Empieza por O Cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y generaliza mal. Empieza por P Medida numérica de la posibilidad de que un evento suceda. Empieza por Q En inglés. Medida de dispersión de los datos de una variable. Empieza por R Tipo de problema en el cual se persigue predecir una variable numérica continua. Empieza por S Tipo de aprendizaje en el que las salidas deseadas se usan durante el entrenamiento. Empieza por T En inglés. En el contexto del aprendizaje supervisado, la variable que se intenta predecir o modelar. Empieza por U En inglés. Tipo de aprendizaje al que se recurre cuando no se disponen de datos etiquetados. Empieza por V Evaluación del rendimiento del modelo con datos no vistos para evitar sobreajuste. Contiene la X En inglés. Representación gráfica que muestra la distribución de un conjunto de datos numéricos a través de sus cuartiles. Contiene la Y En inglés. Proceso de examinar datos o información para obtener conclusiones. Contiene la Z Técnica indirecta para evaluar el rendimiento de un modelo utilizando múltiples particiones de los datos.

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Adivina un término de ML para cada letra.

por Ignacio Bosch

Empieza por A

Sistema capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores. Hoy en día se utiliza construirlos con LLM.

Empieza por B

Teorema que permite obtener la probabilidad de un evento condicionado a otra información relevante que ya conocemos (evidencia).

Empieza por C

Tipo de variable de salida de un modelo de clasificación

Empieza por D

Conjunto de ejemplos usados para entrenar o evaluar un modelo.

Empieza por E

Conjunto de todos los resultados posibles de una variable aleatoria.

Empieza por F

En inglés. Características descriptivas de los datos utilizada para el entrenamiento de modelos de Machine Learning.

Empieza por G

Modelos predictivos que realizan suposiciones sobre la generación de los datos o se ocupan de describir la estructura interna de los mismos.

Empieza por H

Valor previo que controla el comportamiento del modelo durante el entrenamiento.

Empieza por I

Proceso de obtener predicciones o probabilidades a partir de un modelo ya entrenado.

Contiene la J

Contiene J. Método por el cual un modelo se optimiza

Empieza por L

Función que mide el error entre la salida prevista y la real durante el entrenamiento. En inglés.

Empieza por M

Representación o función aprendida a partir de datos para hacer predicciones.

Empieza por N

Proceso de ajuste de los datos para que tengan una escala común.

Empieza por O

Cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y generaliza mal.

Empieza por P

Medida numérica de la posibilidad de que un evento suceda.

Empieza por Q

En inglés. Medida de dispersión de los datos de una variable.

Empieza por R

Tipo de problema en el cual se persigue predecir una variable numérica continua.

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Tipo de aprendizaje en el que las salidas deseadas se usan durante el entrenamiento.

Empieza por T

En inglés. En el contexto del aprendizaje supervisado, la variable que se intenta predecir o modelar.

Empieza por U

En inglés. Tipo de aprendizaje al que se recurre cuando no se disponen de datos etiquetados.

Empieza por V

Evaluación del rendimiento del modelo con datos no vistos para evitar sobreajuste.

Contiene la X

En inglés. Representación gráfica que muestra la distribución de un conjunto de datos numéricos a través de sus cuartiles.

Contiene la Y

En inglés. Proceso de examinar datos o información para obtener conclusiones.

Contiene la Z

Técnica indirecta para evaluar el rendimiento de un modelo utilizando múltiples particiones de los datos.

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Sistema capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores. Hoy en día se utiliza construirlos con LLM.

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Teorema que permite obtener la probabilidad de un evento condicionado a otra información relevante que ya conocemos (evidencia).

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Tipo de variable de salida de un modelo de clasificación

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Conjunto de todos los resultados posibles de una variable aleatoria.

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En inglés. Características descriptivas de los datos utilizada para el entrenamiento de modelos de Machine Learning.

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Modelos predictivos que realizan suposiciones sobre la generación de los datos o se ocupan de describir la estructura interna de los mismos.

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Valor previo que controla el comportamiento del modelo durante el entrenamiento.

Empieza por I

Proceso de obtener predicciones o probabilidades a partir de un modelo ya entrenado.

Contiene la J

Contiene J. Método por el cual un modelo se optimiza

Empieza por L

Función que mide el error entre la salida prevista y la real durante el entrenamiento. En inglés.

Empieza por M

Representación o función aprendida a partir de datos para hacer predicciones.

Empieza por N

Proceso de ajuste de los datos para que tengan una escala común.

Empieza por O

Cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y generaliza mal.

Empieza por P

Medida numérica de la posibilidad de que un evento suceda.

Empieza por Q

En inglés. Medida de dispersión de los datos de una variable.

Empieza por R

Tipo de problema en el cual se persigue predecir una variable numérica continua.

Empieza por S

Tipo de aprendizaje en el que las salidas deseadas se usan durante el entrenamiento.

Empieza por T

En inglés. En el contexto del aprendizaje supervisado, la variable que se intenta predecir o modelar.

Empieza por U

En inglés. Tipo de aprendizaje al que se recurre cuando no se disponen de datos etiquetados.

Empieza por V

Evaluación del rendimiento del modelo con datos no vistos para evitar sobreajuste.

Contiene la X

En inglés. Representación gráfica que muestra la distribución de un conjunto de datos numéricos a través de sus cuartiles.

Contiene la Y

En inglés. Proceso de examinar datos o información para obtener conclusiones.

Contiene la Z

Técnica indirecta para evaluar el rendimiento de un modelo utilizando múltiples particiones de los datos.