Basic Deep Learning en Python  

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La Inteligencia Artificial (IA) es cualquier código, algoritmo o técnica que permite a una computadora imitar el comportamiento o la inteligencia cognitiva humana. Machine Learning (ML) es un subconjunto de IA que utiliza métodos estadísticos para permitir que las máquinas aprendan y mejoren con la experiencia. Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning, que hace factible el cálculo de redes neuronales multicapa. El aprendizaje automático se considera aprendizaje superficial, mientras que el aprendizaje profundo se considera aprendizaje jerárquico con abstracción.

El aprendizaje automático se ocupa de una amplia gama de conceptos. Los conceptos se enumeran a continuación:

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje reforzado
  • Regresión lineal
  • Funciones de costo
  • Overfitting
  • Ajuste insuficiente
  • Hiperparámetro, etc.

En el aprendizaje supervisado, aprendemos a predecir valores a partir de datos etiquetados. Una técnica de ML que ayuda aquí es la clasificación, donde los valores objetivo son valores discretos; por ejemplo, gatos y perros. Otra técnica en el aprendizaje automático que podría ser útil es la regresión. La regresión funciona en los valores objetivo. Los valores objetivo son valores continuos; por ejemplo, los datos del mercado de valores pueden analizarse utilizando Regresión.

En el aprendizaje no supervisado, hacemos inferencias a partir de los datos de entrada que no están etiquetados ni estructurados. Si tenemos un millón de registros médicos y tenemos que encontrarle sentido, encontrar la estructura subyacente, detectar valores atípicos o detectar anomalías, utilizamos la técnica de agrupamiento para dividir los datos en grandes grupos.

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Respondido : 28/09/2018 6:38 pm
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