Problemas de regresión
Problemas de clasificación
Overfitting
Función de perdida
Underfitting
Pasos del aprendizaje supervisado
Capas de salida
Bestfit
Función de costo
Arbol de decisión
Capa de entrada
Capas ocultas
Training function
División de la función de pérdida
Algoritmo de descenso de colinas
Capa que entrega al usuario los datos solitados en el formato pedido , tienen procesamiento y generalmente se encuentra funciones de activación en esta capa
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
Proceso donde la neurona realiza cálculos con los datos de entrada según su función aprendizaje
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
Determinación de la raza de un animal Estimación del género Predicción de respuestas positivas o negativas
Capa donde se realiza el proceso de aprendizaje (clasificación , regresión , etc)
Función de perdida Función de costo
Los datos tienen al sobreaprendizaje
Cantidad de datos minima que maximiza el modelo
Capa que formatea los datos para las demas capas , teniendo presente la eliminación del ruido , extración y cateogorización
Inicio Procesamiento Asignación numérica de los valores Detección de outliers Normalización de los datos
Muy pocos datos y muchas clases
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
Algoritmo para calcular el error que desciende
Busca determinar el valor entre el estimado y el real