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GESTIÓN DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN 25/26
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El Unity Machine Learning Toolkit estructura el proceso de aprendizaje en:
¿Qué técnica adapta un modelo de lenguaje entrenando solo una fracción mínima de sus pesos?
¿Qué problema resuelven las variantes LSTM y GRU respecto a las redes recurrentes (RNN) simples?
¿Cuál es la principal diferencia entre el Machine Learning clásico y el Deep Learning?
¿Por qué el entrenamiento de modelos de Deep Learning puede ser costoso?
¿Por qué se prefiere la inferencia en el 'Edge' (borde) en despliegues híbridos?
¿En qué consiste la técnica de optimización denominada 'cuantización'?
¿Cuál es la ventaja clave del Aprendizaje Federado (Federated Learning)?
¿Qué papel juega el hardware (como GPUs) en el entrenamiento de modelos de Deep Learning?
¿Qué técnica de aprendizaje utiliza las propias entradas del modelo como fuente de supervisión?