Relier Pairs IC - Preguntas (45 a 60)Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Overfitting 2 Capas de salida 3 Underfitting 4 Función de perdida 5 Training function 6 Arbol de decisión 7 Función de costo 8 Algoritmo de descenso de colinas 9 División de la función de pérdida 10 Bestfit 11 Pasos del aprendizaje supervisado 12 Problemas de clasificación 13 Capa de entrada 14 Problemas de regresión 15 Capas ocultas Determinación de la raza de un animal Estimación del género Predicción de respuestas positivas o negativas Muy pocos datos y muchas clases Capa que formatea los datos para las demas capas , teniendo presente la eliminación del ruido , extración y cateogorización Algoritmo que divide el dataset recursivamente hasta lograr datos de una sola clase , permite separar elementos de una misma clase donde se va reemplazando el dataset Proceso donde la neurona realiza cálculos con los datos de entrada según su función aprendizaje Capa que entrega al usuario los datos solitados en el formato pedido , tienen procesamiento y generalmente se encuentra funciones de activación en esta capa Los datos tienen al sobreaprendizaje Inicio Procesamiento Asignación numérica de los valores Detección de outliers Normalización de los datos Cantidad de datos minima que maximiza el modelo Mide la perdida de error del algoritmo , entre mayor sea mejor es el resultado y representa la relación entre un evento del espacio o muestra con un número que representa el costo de la operación Función de perdida Función de costo Capa donde se realiza el proceso de aprendizaje (clasificación , regresión , etc) Busca determinar el valor entre el estimado y el real Predicción de la cantidad de lluvia en determinado punto geográfico Estimación de las ventas y precio de un producto Predicción de la puntuación de un equipo en determinado juego Algoritmo para calcular el error que desciende
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