Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Fusión de atributos multimodales
Técnica de interpretación que combina las características de diferentes modalidades (texto, imagen, audio) para identificar las contribuciones conjuntas a las predicciones del modelo. Permite revelar las sinergias entre los datos heterogéneos en el proceso de toma de decisiones.
Atención cruzada modal
Mecanismo de explicación que visualiza los pesos de atención entre diferentes modalidades para comprender cómo el modelo correlaciona la información intermodal. Esencial para interpretar los modelos transformadores multimodales y sus interacciones complejas.
Proyección de espacio latente compartido
Método de interpretación que proyecta las representaciones de diferentes modalidades en un espacio común para analizar su alineación y sus relaciones semánticas. Facilita la comprensión de la integración informacional entre modalidades heterogéneas.
Mapa de activación multimodal
Visualización combinada de las regiones de activación relevantes en múltiples modalidades simultáneamente, mostrando cómo diferentes tipos de datos contribuyen a predicciones específicas. Técnicas de integración como Grad-CAM adaptadas para arquitecturas multimodales.
Explicabilidad modal-híbrida
Enfoque de interpretación que combina métodos específicos de cada modalidad con técnicas globales para proporcionar una explicación unificada del comportamiento multimodal. Requiere la adaptación de algoritmos tradicionales a arquitecturas heterogéneas.
Descomposición de contribución modal
Técnica que cuantifica la contribución individual de cada modalidad a la predicción final, a menudo mediante métodos como SHAP adaptados a entradas múltiples. Permite identificar las modalidades dominantes en decisiones específicas.
Alineación de representaciones modales
Método de interpretación que analiza cómo el modelo alinea semánticamente las representaciones de diferentes modalidades en el espacio de embedding compartido. Crucial para comprender los mecanismos de traducción intermodal en los modelos cross-modal.
Saliencia multimodal conjunta
Extensión de las técnicas de saliencia tradicionales para identificar simultáneamente las regiones pertinentes en todas las modalidades que contribuyen a una predicción. Revela las correlaciones espaciales y temporales entre diferentes tipos de datos.
Métrica de Coherencia Intermodal
Indicador cuantitativo que mide la coherencia de las explicaciones entre diferentes modalidades, evaluando si las interpretaciones son mutuamente consistentes. Esencial para validar la fiabilidad de las explicaciones multimodales.
Codificación Cruzada Modal
Técnica de interpretación que analiza cómo la información de una modalidad influye en el procesamiento de otra a través de mecanismos de codificación cruzada. Particularmente relevante para modelos de visión-lenguaje y audio-visión.
Perturbación Modal Guiada
Método de explicación por perturbación que modifica selectivamente las entradas de diferentes modalidades para evaluar su impacto en las predicciones. Adaptación de las técnicas LIME y SHAP para arquitecturas multimodales complejas.
Visualización de Grafo Modal
Representación gráfica de las interacciones entre modalidades donde los nodos representan los tipos de datos y los aristas su influencia mutua en el proceso de toma de decisiones. Permite comprender las dinámicas complejas de fusión de información.
Análisis de Dependencia Modal
Técnica que identifica las dependencias estadísticas y causales entre las contribuciones de diferentes modalidades en las predicciones del modelo. Esencial para comprender las sinergias y redundancias en los sistemas multimodales.
Perfilado Modal Dinámico
Método de interpretación que rastrea la evolución de las contribuciones modales a lo largo del proceso de procesamiento, revelando cuándo y cómo cada modalidad influye en las decisiones. Particularmente útil para modelos secuenciales multimodales.
Interpretación por Descomposición Modal
Enfoque que descompone las predicciones multimodales en componentes interpretables específicos de cada modalidad y sus interacciones. Permite un análisis granular de los mecanismos de decisión en sistemas complejos.
Mapa de Calor Cross-Modal
Visualización bidimensional que muestra la intensidad de las correlaciones entre las regiones de interés de diferentes modalidades, facilitando la identificación de patrones intermodales significativos. Adaptación de los mapas de calor tradicionales a datos heterogéneos.
Métrica de importancia modal ponderada
Indicador que cuantifica la importancia relativa de cada modalidad, teniendo en cuenta sus interacciones sinérgicas y redundantes en las predicciones finales. Esencial para la optimización de arquitecturas multimodales.