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:
1958 – Perceptrón 1965 – Perceptrón multicapa 1980’s Neuronas Sigmoidales Redes Feedforward Retropropagación 1989 – Convolutional neural networks (CNN) / Recurent neural networks (RNN) 1997 – Long short term memory (LSTM) 2006 – Deep Belief Networks (DBN): Nace deep learning Restricted Boltzmann Machine Encoder / Decoder = Auto-encoder 2014 – Generative Adversarial Networks (GAN)
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….
Introducción Redes neuronales Perceptrón Softmax Entropía cruzada Regresión logística Descenso del gradiente Perceptrones multicapa Feedforward Retropropagación Convolutional Neural Network Historia de las redes neuronales – rhernando.net Bibliografía Libros Redes neuronales & deep learning, Fernando Berzal Cursos AI Programming with Python Nanodegree Juno Lee, Mat Leonard, Jennifer Staab, Juan Delgado, Mike Yi, Ortal Arel, Luis Serrano…
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…
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…
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…