El álgebra lineal es en realidad una rama de las matemáticas, pero son las matemáticas de los datos las que proporcionan un marco matemático para resolver problemas. Este marco es especialmente necesario para resolver los problemas relacionados con la física, la ingeniería, las matemáticas, etc. Es muy importante y esencial para aprender y comprender los … Continue reading «Componentes del Álgebra Lineal»
Hay dos tipos de redes neuronales profundas aquí. Red base y red de detección. SSD, RCNN, Faster RCNN, etc. son ejemplos de redes de detección. Todas las redes YOLO se ejecutan en Darknet, que es una biblioteca ANN de código abierto escrita en C. La diferencia clave entre las dos arquitecturas es que la arquitectura … Continue reading «Diferencia entre YOLO y SSD»
1. Machine Learning : Es una rama de la informática que hace uso de estrategias de dominio cognitivo para programar sus estructuras además de la necesidad de ser programadas explícitamente. En otras palabras, esas máquinas son debidamente reconocidas para desarrollarse mejor con la experiencia. 2. Modelado predictivo: es un enfoque matemático que utiliza estadísticas y … Continue reading «Diferencia entre aprendizaje automático y modelado predictivo»
Desde Cricket hasta la Fórmula 1, la IA y el ML se usan en los deportes para crear estrategias, entrenamientos, publicidad/mercadeo y mucho más. AI está creando un mundo digital para deportistas, anunciantes, locutores, con estadísticas en tiempo real. La IA está cambiando la forma de hacer negocios y, si bien su influencia ya ha … Continue reading «Inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático en los deportes»
Prerrequisito: Modelo BERT SpanBERT frente a BERT SpanBERT es una mejora en el modelo BERT que proporciona una mejor predicción de tramos de texto. A diferencia de BERT, aquí realizamos los siguientes pasos i) enmascarar tramos contiguos aleatorios, en lugar de tokens individuales aleatorios. ii) entrenar el modelo basado en tokens al principio y al final … Continue reading «Intuición de SpanBert»
El aprendizaje por refuerzo de lógica neuronal es un algoritmo que combina la programación lógica con métodos de aprendizaje por refuerzo profundo. La programación lógica se puede utilizar para expresar el conocimiento de una manera que no depende de la implementación, haciendo que los programas sean más flexibles, comprimidos y comprensibles. Permite separar el conocimiento … Continue reading «Aprendizaje por refuerzo de lógica neuronal: una introducción»
Mapeo lineal Sean V y W los espacios vectoriales sobre el campo K. Se dice que una función f: V-> W es el mapa lineal para dos vectores v,u \ y un escalar c \ K: Si la transformación es de naturaleza aditiva: Si son de naturaleza multiplicativa en términos de un escalar. Cero/Transformación de … Continue reading «Mapeo lineal»
Introducción: suponiendo que ya sabemos cómo funcionan los modelos Vanilla Seq2Seq o Encoder-Decoder, centrémonos en cómo llevarlo un paso más allá y mejorar la precisión de nuestras predicciones. Consideraremos el buen ejemplo antiguo de la traducción automática. Motivación: en un modelo Seq2Seq, el codificador lee la oración de entrada una vez y la codifica. En … Continue reading «ML – Mecanismo de atención»
Random Forest Algorithm es un algoritmo de aprendizaje automático de uso común que combina la salida de múltiples árboles de decisión para lograr un único resultado. Maneja problemas de clasificación y regresión, ya que combina la simplicidad de los árboles de decisión con la flexibilidad que conduce a mejoras significativas en la precisión. AdaBoost Algorithm … Continue reading «Diferencias entre Random Forest y AdaBoost»
En este artículo vamos a ver cómo calcular informes de clasificación y arrays de confusión de tamaño 3*3 en Python. Array de confusión e informe de clasificación, dos son funciones de biblioteca muy utilizadas e importantes disponibles en la biblioteca de aprendizaje de scikit. Pero, ¿cuántos de esos usuarios realmente pueden implementar estas dos funciones … Continue reading «Calcule el informe de clasificación y la array de confusión en Python»