Categoría: Machine Learning

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»

TFLearn y su instalación en Tensorflow

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TFLearn se puede describir como una biblioteca de aprendizaje profundo transparente y modular creada sobre el marco Tensorflow . El objetivo principal de TFLearn es proporcionar una API de nivel superior para Tensorflow a fin de facilitar y acelerar la experimentación, sin dejar de ser totalmente compatible y transparente con ella. Características TFLearn es fácil … Continue reading «TFLearn y su instalación en Tensorflow»

Tendencias bursátiles Patrones de velas

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Una vela japonesa es un tipo que representa el gráfico de precios de las acciones. Es útil para encontrar patrones y predecir el movimiento futuro de las acciones. Consta de 3 partes: Cuerpo: representa el rango de apertura a cierre Mecha:  Indica el máximo y mínimo intradiario Color: Verde o Rojo dependiendo si el precio … Continue reading «Tendencias bursátiles Patrones de velas»

Implementación de regresión de red elástica desde cero

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requisitos previos:  Regresión lineal Descenso de gradiente Regresión de lazo y cresta Introducción:  La regresión de red elástica es una modificación de la regresión lineal que comparte la misma función hipotética para la predicción. La función de costo de la regresión lineal está representada por J . Here, m is the total number of training … Continue reading «Implementación de regresión de red elástica desde cero»

Implementación de Lasso, Ridge y Elastic Net

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En este artículo, veremos la implementación de diferentes técnicas de regularización. Primero, comenzaremos con una regresión lineal múltiple. Para eso, requerimos el entorno python3 con sci-kit learn y pandas preinstalados. También podemos usar Google Collaboratory o cualquier otro entorno de notebook jupyter. Primero, necesitamos importar algunos paquetes a nuestro entorno.  Python3 import pandas as pd … Continue reading «Implementación de Lasso, Ridge y Elastic Net»

Encontrar la analogía de palabras a partir de palabras dadas usando incrustaciones de Word2Vec

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En muchas rondas de exámenes de ubicación, a menudo nos encontramos con una pregunta básica para encontrar analogías de palabras. En la tarea de analogía de palabras, completamos la oración “ a es a b como c es a ___ ”, que a menudo se representa como a : b::c : dy tenemos que encontrar … Continue reading «Encontrar la analogía de palabras a partir de palabras dadas usando incrustaciones de Word2Vec»

Convertir texto a voz en Python

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Hay varias API disponibles para convertir texto a voz en Python. Una de esas API es la API de texto a voz de Google, comúnmente conocida como API gTTS. gTTS es una herramienta muy fácil de usar que convierte el texto ingresado en audio que se puede guardar como un archivo mp3. La API gTTS … Continue reading «Convertir texto a voz en Python»

Python | Creando tensores usando diferentes funciones en Tensorflow

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Tensorflow es un marco de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para cálculos numéricos complejos. Fue desarrollado por el equipo de Google Brain en Google. Tensorflow puede entrenar y ejecutar redes neuronales profundas que se pueden usar para desarrollar varias aplicaciones de IA. ¿Qué es un tensor? Un tensor se puede describir como … Continue reading «Python | Creando tensores usando diferentes funciones en Tensorflow»

Coeficiente de correlación de gráfico de probabilidad

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El coeficiente de correlación de diagrama de probabilidad (PPCC) es una técnica gráfica para identificar el parámetro de forma que mejor describe el conjunto de datos. La mayor parte del análisis estadístico se ha realizado asumiendo la forma de la distribución en mente. Sin embargo, estas suposiciones pueden ser cuestionadas porque a veces las distribuciones … Continue reading «Coeficiente de correlación de gráfico de probabilidad»

Descenso de gradiente en regresión lineal

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En la regresión lineal, el objetivo del modelo es obtener la línea de regresión que mejor se ajuste para predecir el valor de y en función del valor de entrada dado (x). Mientras entrena el modelo, el modelo calcula la función de costo que mide el error cuadrático medio entre el valor predicho (pred) y … Continue reading «Descenso de gradiente en regresión lineal»