Parte 1 – Cómo seleccionar la métrica de evaluación correcta para los modelos de aprendizaje automático : Métricas de regresión Cada modelo de aprendizaje automático intenta resolver un problema con un objetivo diferente utilizando un conjunto de datos diferente y, por lo tanto, es importante comprender el contexto antes de elegir una métrica. Generalmente, las … Leer más
La gran mayoría del aprendizaje profundo se realiza sobre datos euclidianos. Esto incluye tipos de datos en el dominio unidimensional y bidimensional. Pero no existimos en un mundo 1D o 2D. Todo lo que podemos observar existe en 3D. Y nuestros datos deben reflejar eso. Es hora de que el aprendizaje automático llegue a nuestro nivel. Imágenes, … Leer más
Las capas convolucionales en una red neuronal convolucional resumen la presencia de características en una imagen de entrada. Un problema con los mapas de características de salida es que son sensibles a la ubicación de las características en la entrada. Un enfoque para abordar esta sensibilidad es muestrear los mapas de características. Esto tiene el … Leer más
Es el momento de cambiar la discusión de “Big Data” a “Deep Data”. La exageración sobre Big Data está en decadencia. La nube, Hadoop y sus variantes la han solucionado. “Big Data” es donde mucha gente sigue gastando bastante dinero en la construcción de infraestructuras más grandes para procesar, mantener y administrar estas inmensas bases … Leer más
La regresión lineal es la forma más simple de Machine Learning que existe. En esta publicación, veremos cómo funciona la regresión lineal y cómo implementarla en Python desde cero. Te dejo un video con la explicación, míralo aquí: https://medium.com/media/6e3166daa3b4eb451f1e874d17a2da0f/href Regresión lineal En las estadísticas, la regresión lineal es un enfoque lineal para modelar la relación … Leer más
Autocontrolado, semiesperado y débilmente supervisado Cuando ingrese a Machine Learning, rápidamente se enterará del aprendizaje supervisado y no supervisado. Dos enfoques diferentes que resuelven dos tipos de problemas diferentes. Dado que el Aprendizaje automático y especialmente el Aprendizaje profundo están evolucionando a gran velocidad, las cosas se han vuelto un poco más complicadas. La línea … Leer más
Machine Learning Parte 3 – Selección de métricas de evaluación correcta: Métricas de clasificación. Machine Learning , un tema que hemos visto en el artículo anterior Parte 1 y Parte 2 en el cual discutimos las métricas para los problemas de regresión. En este artículo se presentan las métricas de evaluación de clasificación. Presentemos … Leer más
Con deep q learning si estás entusiasmado con machine learning e interesado en cómo se puede aplicar a Gaming u Optimization, este artículo es para ti. Veremos los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo y, más específicamente, deep q learning por refuerzo (redes neuronales + deep q learning) aplicado al juego Snake. ¡Introduzcámonos en él! La … Leer más
Ejemplo de implementación de Machine Learning en 5 minutos (en la Parte 3). Implementar un modelo de Machine Learning en regresión lineal en Python. Regresión lineal Requisito previo: Tipos de Machine Learning y lista de algoritmos Regresión lineal es uno de los más comunes, unos 200 años de antigüedad y más fácilmente comprensible en estadísticas … Leer más
Podemos capturar cambios locales utilizando el análisis de componentes, sin embargo, los datos de imágenes que encontramos en la vida real tienen un amplio espacio dimensional. Quería ver si podemos realizar análisis de componentes independientes con una combinación de deep learning. Tenga en cuenta que esta publicación es solo por diversión y autoaprendizaje. Análisis de … Leer más