Recursos generados
Importancia
Beneficios de los recursos regionalizados
Más normalizaciones y su medir impacto.
Uso de modelos regionales para resolver más problemas de clasificación.
Modelos robustos para identificación de regiones.
Reducir recursos computacionales.
Uso de un solo modelo con diferentes niveles de abstracción.
Cálculo de modelos menos costoso.
Enriquecer los corpus más pequeños.
Análisis de similitud usando los modelos de lenguaje regionales.
¿Será posible usar un único modelo de lenguaje y darle un contexto regionalizador de tal forma que las predicciones sean regionalizadas.
Otros lenguajes (inglés, ruso, árabe, etc... o regionales con pocos datos).
¿Se puede usar Hawsdorff u otras distancias para nubes de puntos para la comparación de regiones?.
Mejorar tiempos de construcción, uso de GPU.
Mejorar la calidad de los inicios de UMAP.
Series de tiempo usando técnicas similares al análisis estroboscópico (CITA!).
Simplificar su uso.
Mejorar tiempos de construcción y refinamiento.
Mejorar calidad de resultados.