El método del descenso del gradiente (gradient descent) es un algoritmo de optimización que permite converger hacia el valor mínimo de una función mediante un proceso iterativo. En aprendizaje automático básicamente se utiliza para minimizar una función que mide el error de predicción del modelo en el conjunto de datos. A esta función se le…
Las redes neuronales se utilizan para el aprendizaje profundo, o Deep Learning. El diseño de las Redes Neuronales Artificiales está inspirado en las redes neuronales biológicas, imitando la forma en que opera el cerebro. Las neuronas utilizadas en las redes artificiales básicamente son funciones matemáticas. Cada red tiene: Neuronas de entrada, capa de entrada de…
Definición de Minería de Datos La Minería de Datos (Data Mining) es un conjunto de técnicas y procesos de análisis de datos que permite extraer información de bases de datos y Almacenes de Datos mediante la búsqueda automatizada de patrones y relaciones. Modelos de Minería de Datos De verificación. El usuario solicita que se verifique…
El aprendizaje profundo (deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) basados en asimilar representaciones de datos. Una observación (por ejemplo, una imagen) puede ser representada en muchas formas (por ejemplo, un vector de píxeles), pero algunas representaciones hacen más fácil aprender tareas de interés (por ejemplo, "¿es esta imagen una…
Introducción Los términos machine learning y aprendizaje automático se utilizan indistintamente. Inteligencia artificial Aunque a veces se usan indistintamente los términos inteligencia artificial y machine learning, machine learning es solo una parte de la inteligencia artificial. Ejemplos en los que se utiliza hoy en día la inteligencia artificial son: Detección del fraude. Programación de recursos….
La retroprogación (backpropagation o propagación hacia atrás) es un método de cálculo del gradiente. El método emplea un ciclo propagación – adaptación de dos fases. Una vez que se ha aplicado un patrón a la entrada de la red como estímulo, este se propaga desde la primera capa a través de las capas siguientes de…