Categoría: Machine Learning

IA | Estructura de frases y gramática en lenguaje natural

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El intercambio intencional de información causado por la creación y percepción de señales extraídas de un sistema compartido de signos convencionales se conoce como comunicación. La mayoría de los animales emplean señales para transmitir mensajes vitales: aquí hay comida, hay un depredador cerca, acércate, retrocede y apareémonos. La comunicación puede ayudar a los agentes a … Continue reading «IA | Estructura de frases y gramática en lenguaje natural»

Colorización de imágenes en blanco y negro con OpenCV y Deep Learning

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En este artículo, crearemos un programa para convertir una imagen en blanco y negro, es decir, una imagen en escala de grises, en una imagen en color. Vamos a utilizar el modelo de coloración Caffe para este programa. Y debe estar familiarizado con las funciones y usos básicos de OpenCV, como leer una imagen o … Continue reading «Colorización de imágenes en blanco y negro con OpenCV y Deep Learning»

Demostración del teorema de resolución

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Requisito previo:  IA | Pruebas e inferencias en la demostración del teorema proposicional Mundo Wumpus en Inteligencia Artificial En este artículo, discutiremos los algoritmos de inferencia que usan reglas de inferencia. La búsqueda de profundización iterativa es un algoritmo de búsqueda completo en el sentido de que localizará cualquier objetivo alcanzable. Sin embargo, si las … Continue reading «Demostración del teorema de resolución»

Cómo realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall en Python

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En este artículo, veremos los diversos enfoques para realizar una prueba de Mann-Kendall en Python. La prueba de tendencia de Mann-Kendall se utiliza para determinar si existe o no una tendencia en los datos de series temporales. Es una prueba no paramétrica, lo que significa que no se hace ninguna suposición subyacente sobre la normalidad … Continue reading «Cómo realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall en Python»

Cómo realizar la prueba de Dunn en Python

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La prueba de Dunn debe usarse para establecer qué grupos son distintos si la prueba de Kruskal-Wallis arroja resultados estadísticamente significativos. Después de que su ANOVA haya revelado una diferencia notable en tres o más medias, puede aplicar la Prueba de Dunn para determinar qué medias en particular son diferentes del resto. La prueba de … Continue reading «Cómo realizar la prueba de Dunn en Python»

Tipos de redes neuronales recurrentes (RNN) en Tensorflow

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La red neuronal recurrente (RNN) se parece más a las redes neuronales artificiales (ANN) que se emplean principalmente en el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). El aprendizaje profundo y la construcción de modelos que imitan la actividad de las neuronas en el cerebro humano utilizan RNN. El texto, los genomas, … Continue reading «Tipos de redes neuronales recurrentes (RNN) en Tensorflow»

Cómo dividir un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba usando Python

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Aquí discutiremos cómo dividir un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba en Python. La división de prueba de tren se utiliza para estimar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático que se aplican a los algoritmos/aplicaciones basados ​​en predicciones. Este método es un procedimiento rápido y fácil de realizar, de modo … Continue reading «Cómo dividir un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba usando Python»

Identificar miembros de BTS: un clasificador de imágenes

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BTS es una eminente banda de K-Pop compuesta por 7 miembros. Este artículo analiza un clasificador de imágenes que reconocería el nombre del miembro de la banda a partir de una imagen. El clasificador de imágenes se construiría usando fastai. Es una biblioteca de aprendizaje profundo que tiene como objetivo democratizar el aprendizaje profundo. Está … Continue reading «Identificar miembros de BTS: un clasificador de imágenes»

VGG-16 | modelo CNN

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ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ( ILSVRC ) es una competencia anual de visión por computadora. Cada año, los equipos compiten en dos tareas. El primero es detectar objetos dentro de una imagen provenientes de 200 clases, lo que se denomina localización de objetos. El segundo es clasificar imágenes, cada una etiquetada con una … Continue reading «VGG-16 | modelo CNN»