Regresión logística
El algoritmo de regresión logística consiste en:
- Tomar los datos
- Elegir un modelo aleatorio
- Calcular el error
- Minimizar el error y obtener un modelo mejor
El algoritmo de regresión logística consiste en:
Razonamiento Introducción. Sistemas expertos Un sistema experto es un sistema informático (hardware o software) que simula a expertos humanos en cierta área de especialización dada. Razonamiento aproximado. Tratamiento de la incertidumbre Fuentes de incertidumbre Se pueden clasificar las fuentes de incertidumbre en los siguientes grupos: Deficiencias de la información, características del mundo real, y deficiencias…
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…
Modelos de Finalización de Chat: Funcionamiento Básico: Estos modelos, como GPT-4 o GPT-4o, reciben una secuencia de mensajes como entrada y generan una respuesta basada en ellos. Limitaciones: Falta de Memoria Persistente: No retienen automáticamente el historial de mensajes. Por ejemplo, si preguntas "¿Cuál es la capital de Japón?" y luego "Cuéntame algo sobre la…
La función Softmax La función Softmax (o función exponencial normalizada)es equivalente a la sigmoide, pero cuando el problema de clasificación en lugar de tener dos clases tiene tres o más. La función está dada por $$ \sigma_j(\vec{z}) = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^K e^{z_k}}, \mbox{ para } j=1,\dots K $$ En python la podríamos definir de la siguiente forma:…
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…
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…