Categoría: Machine Learning

ANN: algoritmo de aprendizaje de la red neuronal autoorganizada (SONN)

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Requisito previo: ANN | Red neuronal autoorganizada (SONN) En la red neuronal autoorganizada (SONN), el aprendizaje se realiza cambiando los pesos de las conexiones inactivas a las activas. Las neuronas que se ganaron se seleccionan para aprender junto con sus neuronas vecinas. Si una neurona no responde a un patrón de entrada específico, entonces el … Continue reading «ANN: algoritmo de aprendizaje de la red neuronal autoorganizada (SONN)»

Máquina de vectores de soporte en Machine Learning

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En este artículo, vamos a discutir la máquina de vectores de soporte en el aprendizaje automático. También cubriremos las ventajas y desventajas y la aplicación de las mismas. Discutamos uno por uno. Máquinas de vectores de soporte : la máquina de vectores de soporte es un sistema de aprendizaje supervisado y se utiliza para problemas … Continue reading «Máquina de vectores de soporte en Machine Learning»

Algoritmo FOCL

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Requisito previo: Algoritmo FOIL El algoritmo de aprendizaje combinado de primer orden (FOCL) es una extensión del algoritmo FOIL puramente inductivo. Utiliza la teoría del dominio para mejorar aún más la búsqueda de la mejor regla y mejora en gran medida la precisión. Incorpora los métodos de aprendizaje basado en explicaciones (EBL) a los métodos … Continue reading «Algoritmo FOCL»

Almacenamiento de datos holográficos

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¿Qué es el almacenamiento holográfico? El almacenamiento de datos holográficos es una tecnología de alto volumen de almacenamiento de información que potencia el almacenamiento de información al crear imágenes holográficas de cada instancia de datos en un medio reforzado. Depende del concepto similar de los dispositivos de almacenamiento óptico, pero permite el uso de un … Continue reading «Almacenamiento de datos holográficos»

Resolución Completitud y clausulas en Inteligencia Artificial

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Requisito previo:  Algoritmo de Resolución en Inteligencia Artificial IA | Demostración de la resolución en la demostración del teorema proposicional IA | Pruebas e inferencias en la demostración del teorema proposicional Para concluir nuestro tema de resolución, intentaremos comprender por qué PL-RESOLUTION está completo. Para lograrlo, proponemos el cierre de resolución   de una colección de … Continue reading «Resolución Completitud y clausulas en Inteligencia Artificial»

Detección de bostezos usando OpenCV y Dlib

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En este artículo, cubriremos todos los pasos necesarios para crear un programa de detección de bostezos utilizando los paquetes OpenCV y dlib . Pero antes de realizar este proyecto, debe estar familiarizado con los conceptos básicos de OpenCV y también debe saber cómo usar la detección de rostros y la detección de puntos de referencia … Continue reading «Detección de bostezos usando OpenCV y Dlib»

Traducción Automática Estadística de Idiomas en Inteligencia Artificial

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Dado lo difícil que puede ser la traducción, no debería sorprender que los sistemas de traducción automática más efectivos se creen entrenando un modelo probabilístico con estadísticas adquiridas de un vasto corpus de texto. Este método no necesita una ontología complicada de ideas interlingua, gramáticas de idioma de origen y de destino hechas a mano, … Continue reading «Traducción Automática Estadística de Idiomas en Inteligencia Artificial»

Cómo realizar una regresión de cuantiles en Python

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En este artículo, vamos a ver cómo realizar una regresión de cuantiles en Python. La regresión lineal se define como el método estadístico que construye una relación entre una variable dependiente y una variable independiente según el conjunto dado de variables. Mientras realizamos la regresión lineal, tenemos curiosidad por calcular el valor medio de la … Continue reading «Cómo realizar una regresión de cuantiles en Python»

¿Cómo calcular los residuos estudentizados en Python?

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El residual estudentizado es un término estadístico y se define como el cociente que se obtiene al dividir un residual por su desviación estándar estimada. Esta es una técnica crucial utilizada en la detección de contornos. En la práctica, se puede afirmar que cualquier tipo de observación en un conjunto de datos que tenga un … Continue reading «¿Cómo calcular los residuos estudentizados en Python?»

Técnicas de inicialización de pesos para redes neuronales profundas

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Al construir y entrenar redes neuronales, es crucial inicializar los pesos de manera adecuada para garantizar un modelo con alta precisión. Si los pesos no se inicializan correctamente, puede dar lugar al problema del gradiente de fuga o al problema del gradiente explosivo. Por lo tanto, seleccionar una estrategia de inicialización de peso adecuada es … Continue reading «Técnicas de inicialización de pesos para redes neuronales profundas»