FixMatch: Simplificando el Aprendizaje Semi-supervisado con Consistencia y Confianza

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Un mecanismo de aprendizaje semi-supervisado que mejora la precisión frente a los métodos actuales.

https://arxiv.org/abs/2001.07685?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&utm_content=84601732&_hsenc=p2ANqtz--OZmXHMTP7vKLLehYGgTaQZ0FkUHd2cffWPMq3mYoE_crWbDY87RfPdR-e26v6g_EQ9Ka8_silIK50HA9h93-0P_CoAIlqTbqkIrZeUCKsZCt-H34&_hsmi=84601732

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

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https://www.hpe.com/us/en/insights/articles/it-s-time-for-ai-to-explain-itself-2108.html Los modelos de IA son cada vez más precisos, pero ni siquiera los científicos de datos que los crearon pueden explicar por qué, y eso es un problema. Los algoritmos basados en la IA forman parte de la vida cotidiana de casi todo el mundo. Todos nos hemos acostumbrado a que las máquinas nos sugieran una nueva serie para ver en Netflix, otra persona a la que seguir en Facebook o lo siguiente que tenemos que pedir en Amazon. También están impulsando decisiones mucho más importantes, como en qué acciones invertir, qué procedimientos médicos considerar o si se puede optar a una hipoteca. En algunos casos, un sistema de IA puede ofrecer mejores consejos que un asesor financiero, un médico o un banquero. Pero si acabas en el lado equivocado de un algoritmo, no hay ninguna persona a la que puedas abrochar para explicar por qué tu solicitud de préstamo fue rechazada o tu currículum descartado. Y con demasia...
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