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
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Entropía cruzada
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 $-ln(P(x))$….
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Softmax
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…
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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…
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Redes neuronales
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…
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Deep Learning
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,…
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Razonamiento y aprendizaje
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:
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Deficiencias de la información,
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características del mundo real,…
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Machine Learning
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,
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características del mundo real,…
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Machine Learning
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….
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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 los datos para su posterior…
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Almacén de datos
Definición de Almacén de Datos
Un Almacén de Datos (o Data Warehouse) es una gran colección de datos que recoge información de múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y cuya actividad se centra en la Toma de Decisiones –es decir, en el análisis de la información– en vez de en su captura. Una vez…
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Minería de datos
Definición de Minería de Datos
La Minería de Datos (Data Mining) es un conjunto de técnicas y procesos de análisis de datos que permite extraer información de bases de datos y Almacenes de Datos mediante la búsqueda automatizada de patrones y relaciones.
Modelos de Minería de Datos
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De verificación. El usuario solicita que se…
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