¿Qué significa "RBM"?

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Una Máquina de Boltzmann Restringida (RBM) es un tipo de modelo de aprendizaje automático que ayuda a las máquinas a aprender patrones en los datos. Tiene dos capas de unidades: una capa para datos visibles y otra para características ocultas. La capa visible recibe los datos reales, mientras que la capa oculta ayuda a identificar características o patrones importantes de esos datos.

Las RBMs son útiles en situaciones donde quieres entender la estructura de tus datos sin necesidad de ejemplos etiquetados. Pueden aprender de los datos en sí, lo que las hace geniales para tareas donde es difícil conseguir o crear etiquetas.

En la práctica, las RBMs se usan a menudo en áreas como reconocimiento de imágenes, sistemas de recomendación e incluso para detectar comportamientos inusuales en diferentes entornos. Ayudan a construir una mejor comprensión de los datos, permitiendo que otros modelos funcionen mejor al proporcionar información valiosa.