Relier Pairs IC - Preguntas (45 a 60)Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Pasos del aprendizaje supervisado 2 Capa de entrada 3 Problemas de regresión 4 División de la función de pérdida 5 Bestfit 6 Arbol de decisión 7 Capas ocultas 8 Función de perdida 9 Underfitting 10 Capas de salida 11 Problemas de clasificación 12 Algoritmo de descenso de colinas 13 Función de costo 14 Training function 15 Overfitting 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 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 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 Muy pocos datos y muchas clases Determinación de la raza de un animal Estimación del género Predicción de respuestas positivas o negativas 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 Capa donde se realiza el proceso de aprendizaje (clasificación , regresión , etc) Algoritmo para calcular el error que desciende Capa que formatea los datos para las demas capas , teniendo presente la eliminación del ruido , extración y cateogorización Función de perdida Función de costo Busca determinar el valor entre el estimado y el real Inicio Procesamiento Asignación numérica de los valores Detección de outliers Normalización de los datos
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