Un entorno en inteligencia artificial es el entorno del agente. El agente toma información del entorno a través de sensores y entrega la salida al entorno a través de actuadores. Hay varios tipos de ambientes: Totalmente observable frente a parcialmente observable Determinista vs Estocástico Competitivo vs Colaborativo Agente único frente a agente múltiple Estático vs … Continue reading «Tipos de entornos en IA»
La agrupación de aplicaciones con ruido basada en la densidad ( DBScan ) es un algoritmo no lineal de aprendizaje no supervisado. Utiliza la idea de accesibilidad de densidad y conectividad de densidad. Los datos se dividen en grupos con características similares o clústeres, pero no es necesario especificar el número de esos grupos por … Continue reading «DBScan Clustering en R Programación»
El análisis exploratorio de datos fue promovido por John Tukey para alentar a los estadísticos a explorar datos y posiblemente formular hipótesis que podrían generar nuevos experimentos y recopilación de datos. EDA se enfoca más específicamente en verificar los supuestos requeridos para el ajuste del modelo y la prueba de hipótesis. También verifica mientras maneja … Continue reading «Análisis exploratorio de datos (EDA): tipos y herramientas»
En el aprendizaje automático, no pudimos ajustar el modelo a los datos de entrenamiento y no podemos decir que el modelo funcionará con precisión para los datos reales. Para esto, debemos asegurarnos de que nuestro modelo obtuvo los patrones correctos de los datos y que no genera demasiado ruido. Para ello utilizamos la técnica de … Continue reading «Validación cruzada en aprendizaje automático»
Power BI es una herramienta de visualización de datos e inteligencia comercial de Microsoft que convierte datos de diferentes fuentes de datos para crear varios informes de inteligencia comercial. Proporciona visualizaciones interactivas mediante las cuales los usuarios finales pueden crear informes y paneles interactivos por sí mismos. Se recomienda descargar la herramienta Power-BI antes de … Continue reading «Power BI – Herramientas y Funcionalidades»
Los modelos de aprendizaje profundo se clasifican ampliamente en modelos supervisados y no supervisados. Modelos DL supervisados: Redes Neuronales Artificiales (RNA) Redes neuronales recurrentes (RNN) Redes neuronales convolucionales (CNN) Modelos DL no supervisados: Mapas autoorganizados (SOM) Máquinas Boltzmann Codificadores automáticos Aprendamos qué son exactamente las máquinas de Boltzmann, cómo funcionan y también implementemos un sistema … Continue reading «Tipos de máquinas Boltzmann»
Requisito previo: agrupación en clústeres de DBSCAN en ML El algoritmo de agrupamiento basado en la densidad ha jugado un papel vital en la búsqueda de estructuras de formas no lineales basadas en la densidad. El agrupamiento espacial de aplicaciones con ruido basado en la densidad (DBSCAN) es el algoritmo basado en la densidad más … Continue reading «ML | Accesibilidad y conectividad de DBSCAN»
La inteligencia artificial ha mejorado drásticamente nuestro mundo de maneras inimaginables, pero existen muchas preocupaciones sobre el impacto que puede tener en el empleo y la credibilidad de la fuerza laboral. Hay predicciones que nos hablan de la posibilidad de que millones de personas se enfrenten al desempleo en la próxima década debido a la … Continue reading «Inteligencia artificial: causa del desempleo»
El proceso de encontrar valores óptimos para los parámetros específicos de un sistema dado para cumplir con todos los requisitos de diseño mientras se considera el costo más bajo posible se denomina optimización . Los problemas de optimización se pueden encontrar en todos los campos de la ciencia. Los algoritmos de optimización convencionales (algoritmos deterministas) … Continue reading «Optimización de enjambre de partículas (PSO): descripción general»
DeepFace es el sistema de reconocimiento facial utilizado por Facebook para etiquetar imágenes. Fue propuesto por investigadores de Facebook AI Research (FAIR) en la Conferencia de reconocimiento de patrones y visión por computadora (CVPR) de IEEE de 2014 . En el reconocimiento facial moderno hay 4 pasos: Detectar Alinear Representar Clasificar Este enfoque se centra … Continue reading «Reconocimiento facial profundo»