Arquitecturas y Aplicaciones de las Redes Neuronales más usadas. Vamos a hacer un repaso por las diversas estructuras inventadas, mejoradas y utilizadas a lo largo de la historia para crear redes neuronales y sacar el mayor potencial al Deep Learning para resolver toda clase de problemas de regresión y clasificación. Evolución de las Redes Neuronales […]
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Qué es overfitting y underfitting y cómo solucionarlo
Las principales causas al obtener malos resultados en Machine Learning son el overfitting o el underfitting de los datos. Cuando entrenamos nuestro modelo intentamos “hacer encajar” -fit en inglés- los datos de entrada entre ellos y con la salida. Tal vez se pueda traducir overfitting como “sobreajuste” y underfitting como “subajuste” y hacen referencia al […]
Aprendizaje Profundo: una Guía rápida
Explicando Deep Learning y Redes Neuronales -sin código- Intentaré explicar brevemente en qué consiste el Deep Learning ó Aprendizaje Profundo utilizado en Machine Learning describiendo sus componentes básicos. Conocimientos Previos Daré por sentado que el lector ya conoce la definición de Machine Learning y sus principales aplicaciones en el mundo real y el panorama de algoritmos […]
Principales Algoritmos usados en Machine Learning
En esta etapa de estudio sobre el Aprendizaje Automático me he topado con diversos algoritmos que voy reutilizando para la resolución de problemas y que se repiten con mayor frecuencia. Realizaré un listado con una breve descripción de los principales algoritmos utilizados en Machine Learning. Además cada uno contará con enlaces a ejemplos de desarrollo […]
7 pasos del Machine Learning para construir tu máquina
Describiré los 7 pasos genéricos que debes seguir para construir tu propia Inteligencia Artificial con Machine Learning. Paso 1: Colectar Datos Dada la problemática que deseas resolver, deberás investigar y obtener datos que utilizaras para alimentar a tu máquina. Importa mucho la calidad y cantidad de información que consigas ya que impactará directamente en lo […]
Aplicaciones del Machine Learning
Para comentar las diversas aplicaciones del ML primero vamos a diferenciar entre el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado y el Aprendizaje por Refuerzo. Aprendizaje Supervisado En el Aprendizaje Supervisado los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada “etiquetas” (labels). Un claro ejemplo es al clasificar correo entrante entre Spam o no. Entre las […]