Categoría: Machine Learning

Implementación del algoritmo de perceptrón para puerta lógica OR con entrada binaria de 2 bits

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En el campo del Aprendizaje Automático, el Perceptrón es un Algoritmo de Aprendizaje Supervisado para clasificadores binarios. El modelo Perceptron implementa la siguiente función: Para una elección particular del vector de peso y el parámetro de sesgo , el modelo predice la salida para el vector de entrada correspondiente . Tabla de verdad de función … Continue reading «Implementación del algoritmo de perceptrón para puerta lógica OR con entrada binaria de 2 bits»

Elija el número óptimo de épocas para entrenar una red neuronal en Keras

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Uno de los problemas críticos al entrenar una red neuronal en los datos de muestra es el sobreajuste . Cuando la cantidad de épocas utilizadas para entrenar un modelo de red neuronal es más de la necesaria, el modelo de entrenamiento aprende patrones que son específicos de los datos de muestra en gran medida. Esto … Continue reading «Elija el número óptimo de épocas para entrenar una red neuronal en Keras»

Gráficos de contorno

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Un trazado de contorno es un método gráfico para visualizar la superficie 3D mediante el trazado de cortes en Z constantes llamados contornos en un formato 2D. El gráfico de contorno es una alternativa a un gráfico de superficie tridimensional El gráfico de contorno está formado por: Eje vertical : Variable independiente 2 Eje horizontal … Continue reading «Gráficos de contorno»

Explorando datos categóricos

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Variable Categórica/Dato (o Variable Nominal): Tales variables toman un número fijo y limitado de valores posibles. Por ejemplo: calificaciones, sexo, tipo de grupo sanguíneo, etc. Además, en el caso de las variables categóricas, el orden lógico no es el mismo que el de los datos categóricos, por ejemplo, «uno», «dos», «tres». Pero la clasificación de … Continue reading «Explorando datos categóricos»

Explorando la correlación en Python

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Este artículo pretende dar una mejor comprensión de una técnica muy importante de exploración multivariada. La array de correlación es básicamente una array de covarianza. También conocida como array de autocovarianza, array de dispersión, array de varianza o array de varianza-covarianza. Es una array en la que la posición ij define la correlación entre el … Continue reading «Explorando la correlación en Python»

Evolución Lamarckiana y Efecto Baldwin en la Evolución

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Teoría de la evolución de Lamarck: La teoría lamarckiana afirma que las características que el individuo adquiere durante su vida las transmite a sus hijos. Esta teoría lleva el nombre del biólogo francés Jean Baptiste Lamarck. Según la teoría de Lamarck, el aprendizaje es una parte importante de la evolución de las especies (o para … Continue reading «Evolución Lamarckiana y Efecto Baldwin en la Evolución»

Redes adversarias generativas (GAN) | Una introducción

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Ian Goodfellow presentó por primera vez las redes adversas generativas (GAN) en 2014. Las GAN son una poderosa clase de redes neuronales que se utilizan para el aprendizaje no supervisado. Los GAN pueden crear cualquier cosa que les des, ya que aprende-genera-mejora. Para comprender primero las GAN, debe tener poca comprensión de las redes neuronales … Continue reading «Redes adversarias generativas (GAN) | Una introducción»

Contrato inteligente “Hello World” en Remix-IDE

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¿A qué te refieres con contrato inteligente? Los contratos inteligentes son contratos autoejecutables. El término fue acuñado por Nick en 1994. Los contratos inteligentes son muy diferentes de los programas de software tradicionales. Son inmutables una vez desplegados en la string de bloques. Fue debido a Ethereum que el término contrato inteligente se hizo tan … Continue reading «Contrato inteligente “Hello World” en Remix-IDE»

Preprocesamiento de texto en Python | Serie 1

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Requisitos previos: Introducción a la PNL Siempre que tengamos datos textuales, debemos aplicar varios pasos de preprocesamiento a los datos para transformar las palabras en características numéricas que funcionan con algoritmos de aprendizaje automático. Los pasos de preprocesamiento de un problema dependen principalmente del dominio y del problema en sí, por lo tanto, no es … Continue reading «Preprocesamiento de texto en Python | Serie 1»

Diferencia entre minería de datos descriptiva y predictiva

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Minería descriptiva: Este término se usa básicamente para producir correlación, tabulación cruzada, frecuencia, etc. Estas tecnologías se usan para determinar las similitudes en los datos y encontrar patrones existentes. Una aplicación más del análisis descriptivo es desarrollar los subgrupos cautivadores en la mayor parte de los datos disponibles. Este énfasis analítico en el resumen y … Continue reading «Diferencia entre minería de datos descriptiva y predictiva»