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:
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…
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 reunidos…
La retroprogación (backpropagation o propagación hacia atrás) es un método de cálculo del gradiente. El método emplea un ciclo propagación – adaptación de dos fases. Una vez que se ha aplicado un patrón a la entrada de la red como estímulo, este se propaga desde la primera capa a través de las capas siguientes de…
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…
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 De verificación. El usuario solicita que se verifique…
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…