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Basic Deep Learning en Python  

 

Leonardo Mayorga
(@admin)
Miembro Admin
Registrado: hace 2 a帽os
Respuestas: 487
28/09/2018 6:38 pm  

La Inteligencia Artificial (IA) es cualquier c贸digo, algoritmo o t茅cnica que permite a una computadora imitar el comportamiento o la inteligencia cognitiva humana. Machine Learning (ML) es un subconjunto de IA que utiliza m茅todos estad铆sticos para permitir que las m谩quinas aprendan y mejoren con la experiencia. Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning, que hace factible el c谩lculo de redes neuronales multicapa. El aprendizaje autom谩tico se considera aprendizaje superficial, mientras que el aprendizaje profundo se considera aprendizaje jer谩rquico con abstracci贸n.

El aprendizaje autom谩tico se ocupa de una amplia gama de conceptos. Los conceptos se enumeran a continuaci贸n:

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje reforzado
  • Regresi贸n lineal
  • Funciones de costo
  • Overfitting
  • Ajuste insuficiente
  • Hiperpar谩metro, etc.

En el aprendizaje supervisado, aprendemos a predecir valores a partir de datos etiquetados. Una t茅cnica de ML que ayuda aqu铆 es la clasificaci贸n, donde los valores objetivo son valores discretos; por ejemplo, gatos y perros. Otra t茅cnica en el aprendizaje autom谩tico que podr铆a ser 煤til es la regresi贸n. La regresi贸n funciona en los valores objetivo. Los valores objetivo son valores continuos; por ejemplo, los datos del mercado de valores pueden analizarse utilizando Regresi贸n.

En el aprendizaje no supervisado, hacemos inferencias a partir de los datos de entrada que no est谩n etiquetados ni estructurados. Si tenemos un mill贸n de registros m茅dicos y tenemos que encontrarle sentido, encontrar la estructura subyacente, detectar valores at铆picos o detectar anomal铆as, utilizamos la t茅cnica de agrupamiento para dividir los datos en grandes grupos.

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