Publicaciones Similares

  • Análisis de datos

    En el Análisis de Datos (o Data Science) tenemos cinco etapas: Enmarcar el problema. Hacer las preguntas adecuadas.    – ¿Cuál es el objetivo?    – ¿Qué queremos estimar o predecir? Adquirir y preparar los datos.    – ¿Qué recursos tenemos para obtener datos?    – ¿Qué información es relevante?    – Limpiar y filtrar…

  • Perceptrones multicapa

    Implementando la capa oculta Capas de entrada (input), oculta (hidden) y de salida (output) en una red neuronal Pesos entre la capa de entrada y la capa oculta Ejemplo A continuación se implementa una red neuronal 4x4x2, con paso directo y como función de activación la sigmoide. import numpy as np def sigmoid(x): """ Calculate…

  • Agentes de IA

    La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que interactuamos con el mundo. Entre las aplicaciones más interesantes y útiles se encuentran los agentes de IA, programas diseñados para realizar tareas específicas, aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones. En este artículo, exploraremos qué son los agentes de IA, cómo funcionan y…

  • Convolutional Neural Network

    Las Convolutional Neural Networks son redes multicapa que toman su inspiración del cortex visual de los animales. Esta arquitectura es útil en varias aplicaciones, principalmente procesamiento de imágenes, reconocimiento de vídeo y procesamiento del lenguaje natural. La arquitectura consta de varias capas que implementaban la extracción de características y luego clasificar. El siguiente paso es…

  • Descenso del gradiente

    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…

  • Perceptrón

    El perceptrón es el bloque básico de construcción de las redes neuronales artificiales. Los perceptrones se asemejan a las neuronas cerebrales. Algoritmo lineal del perceptrón Los pasos del algoritmo son los siguientes: Inicializar los valores de los pesos y del bias (sesgo) Propagar hacia delante Comprobar el error Retropropagar y ajustar pesos y sesgo Repetir…

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *