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
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…
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:…
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…
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 entropía cruzada conecta las probabilidades con las funciones de error. Está vinculada con la estimación por máxima verosimilitud. Buscaremos modelo cuya entropía sea mínima, porque nos darán la mejor clasificación, ya que son los que tienen una mayor probabilidad (y minimizan la función de error: entropía cruzada). La entropía se define como $-ln(P(x))$. La…
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…