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…
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…
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…
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
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…
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…