Categoría: Machine Learning

ML | Clasificación de datos usando un codificador automático

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Requisitos previos: creación de un codificador automático Este artículo demostrará cómo usar un codificador automático para clasificar datos. Los datos que se utilizan a continuación son los datos de las transacciones con tarjeta de crédito para predecir si una determinada transacción es fraudulenta o no. Los datos se pueden descargar desde aquí . Paso 1: … Continue reading «ML | Clasificación de datos usando un codificador automático»

Clasificadores Pasivos Agresivos

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Los algoritmos pasivo-agresivos son una familia de algoritmos de aprendizaje automático que no son muy conocidos por los principiantes e incluso los entusiastas intermedios del aprendizaje automático. Sin embargo, pueden ser muy útiles y eficientes para ciertas aplicaciones. Nota: Esta es una descripción general de alto nivel del algoritmo que explica cómo funciona y cuándo … Continue reading «Clasificadores Pasivos Agresivos»

Aprendizaje automático en C++

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La mayoría de nosotros tenemos C++ como nuestro primer idioma, pero cuando se trata de algo como el análisis de datos y el aprendizaje automático, Python se convierte en nuestro idioma de referencia debido a su simplicidad y muchas bibliotecas de módulos preescritos. Pero, ¿se puede usar C++ también para el aprendizaje automático? y si … Continue reading «Aprendizaje automático en C++»

¿Qué significa que una máquina piense?

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Pensar como una actividad puede ser bastante ambiguo para explorar. Se trata de una serie aparentemente incomprensible de tareas realizadas por el cerebro humano o cualquier otro cerebro, ha sido objeto de debate durante siglos. El siguiente texto busca definir el contexto de ‘pensar’ para una Inteligencia Artificial autoconsciente. Aquí, por autoconciencia, nos referimos a … Continue reading «¿Qué significa que una máquina piense?»

Introducción a las Redes Residuales

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En los últimos años se han producido grandes avances en el campo del procesamiento y reconocimiento de imágenes. Las redes neuronales profundas son cada vez más profundas y complejas. Se ha demostrado que agregar más capas a una red neuronal puede hacerla más robusta para tareas relacionadas con imágenes. Pero también puede hacer que pierdan … Continue reading «Introducción a las Redes Residuales»

Las 10 mejores ideas de proyectos de aprendizaje automático que puede implementar

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¡El aprendizaje automático es una de las tecnologías emergentes más populares en los tiempos actuales! Y la mejor manera de aprender esta tecnología es haciendo proyectos. Otras opciones como cursos en línea, lectura de libros, etc. solo ayudan a comprender los conceptos básicos de ML, pero solo es posible aprender realmente el tema haciendo proyectos … Continue reading «Las 10 mejores ideas de proyectos de aprendizaje automático que puede implementar»

Optimización univariante: ciencia de datos

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Wikipedia define la optimización como un problema en el que maximizas o minimizas una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada de un conjunto permitido y calculando el valor de la función. Eso significa que cuando hablamos de optimización siempre estamos interesados ​​en encontrar la mejor solución. Entonces, digamos que uno tiene alguna forma funcional … Continue reading «Optimización univariante: ciencia de datos»

Introducción al aprendizaje automático cuántico

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La tecnología crece exponencialmente día a día; La computación cuántica y el aprendizaje automático son dos palabras de moda en el campo de la informática que juegan un papel vital en el mismo. Pero, ¿alguna vez se preguntó qué pasaría si combinamos nuestro conocimiento del mundo cuántico con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial … Continue reading «Introducción al aprendizaje automático cuántico»

Descripción general del modelo ROBERTa

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RoBERTa significa Robustly Optimized BERT Pre-training Approach. Fue presentado por investigadores de Facebook y la Universidad de Washington. El objetivo de este artículo fue optimizar el entrenamiento de la arquitectura BERT para tomar menos tiempo durante el pre-entrenamiento. Modificaciones al BERT: RoBERTa tiene una arquitectura casi similar a BERT , pero para mejorar los resultados … Continue reading «Descripción general del modelo ROBERTa»

Implementación de la Optimización Basada en el Aprendizaje de la Enseñanza

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El artículo anterior Enseñanza de la optimización basada en el aprendizaje (TLBO) habló sobre la inspiración de la enseñanza de la optimización basada en el aprendizaje, su modelado matemático y algoritmos. En este artículo implementaremos la optimización basada en el aprendizaje de la enseñanza (TLBO) para dos funciones de fitness 1) Función Rastrigin    2) … Continue reading «Implementación de la Optimización Basada en el Aprendizaje de la Enseñanza»