Nota: (Scikit-learn es una biblioteca para aprendizaje automático de software libre para el lenguaje de programación Python. Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos entre los cuales están máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, Gradient boosting, K-means y DBSCAN. Está diseñada para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y […]
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Nota: (Tenemos dos lineas a seguir en Machine Learning, del tema que nos ocupa (Que es ML) hay muchas mas tantas como publicaciones sobre el tema en cuestión, estas dos son las que mas me parecen acercarse a una realidad lo mas simple posible) . Que es Machine-Learning 1-. El aprendizaje automático ( ML […]
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Nota: (En este laboratorio haremos una instalación de Keras & TensorFlow dentro de un entorno Python-Venv y le instalaremos un cuaderno Jupyter-Netbook). Entorno-Keras-TesorFlow Nota: En primer lugar instalamos el paquete Python-Venv con “apt-get install python3-venv” em la maquina anfitriona y procedemos a crea el entorno para posteriormente instalar Frameworks-Keras & TensorFlow las dependencias necesarias […]
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Nota: (En este laboratorio haremos una instalación de PyTorch dentro de un entorno Python-Venv y le instalaremos un cuaderno Jupyter-Netbook). Entorno-Pytorch Nota: En primer lugar instalamos el paquete Python-Venv con “apt-get install python3-venv” em la maquina anfitriona y procedemos a crea el entorno para posteriormente instalar Frameworks-PyTorch. Crear una carpeta donde guardamos el proyecto […]
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Nota: (Las Redes-Base-Radial (RBF) son un tipo de redes de neuronas artificiales que calculan la salida de la función en función de la distancia a un punto denominado centro. La función de base radial es una función que calcula la distancia euclidea de un vector de entrada con respecto de un centro). Redes-Base-Radial (RBF) […]
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Nota: (Las Red-Generativa-Antagónica (GAN) son arquitecturas de algoritmos de Inteligencia-Artificial que constan de dos Redes-Neuronales en fretadas un Generador y un Discriminador en una especie de competición mutua entre las dos Redes-Neuronales. Se utiliza para crear imágenes fotorrealistas , modelar patrones de movimiento en videos, crear modelos 3D de objetos a partir de imágenes 2D, […]
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Nota: (Las Recurrent-Neural-Network (RNN) son una clase muy útiles para modelar datos de secuencia. La Red-Neuronal-Recurrente (RNN) tiene un comportamiento similar al funcionamiento de los cerebros humanos. Las Recurrent-Neural-Network (RNN) producen resultados predictivos en datos secuenciales que otros algoritmos no pueden utilizan, en definitiva, datos secuenciales para resolver problemas temporales comunes, que se encuentra en […]
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Nota: (Las Redes-Neuronales-Convolucionales CNN es un algoritmo de Deep-Learning que está diseñado para trabajar con imágenes, tomando estas como input, asignándole Pesos a ciertos elementos en la imagen para así poder diferenciar unos de otros. Este es el secreto de la Visión por computadora). Red-Neuronal-Convolucional. (CNN) -. Las Redes–Convolucionales (CNN) contienen varias Capas-Ocultas, donde […]
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Nota: (Los Perceptron-Multilayer MLP se inspiraron inicialmente en Perceptron , un algoritmo de aprendizaje automático supervisado para la clasificación binaria. El Perceptron solo era capaz de manejar datos linealmente separables, por lo que se introdujo la percepción de múltiples capas para superar esta limitación). Perceptron-Multilayer (MLP) -. Perceptron-Multilayer & Red-Neuronal-Artificial-Multicapa, es una red neuronal […]
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Nota: (Clasificar las Artificial-Neuronal-Network (ANN) & (RNA); existen diferentes clasificaciones que separan las redes neuronales en torno a su número de capas, tipos de conexiones o grado de las conexiones. En su formas de hacer redes neuronales, basadas en algoritmos y desarrollos diversos. Lo haré de la siguiente forma por su Topologia y el tipo […]
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Nota: (El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización que se utiliza para minimizar alguna función moviéndose iterativamente en la dirección del descenso más pronunciado según lo definido por el negativo del gradiente). Algoritmo-Descenso-Gradiente -. Algoritmo-Descenso-Gradiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden para encontrar un mínimo local de una función […]
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Nota: (ECM & MSE de un estimador mide el promedio de los errores al cuadrado, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El ECM & MSE es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de la pérdida del error al cuadrado o pérdida cuadrática). Error-Cuadrático-Medio & Error-Raízr-Cuadrático-Medio -. En un […]
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Nota: (Tenemos una Redes-Neuronales necesitamos ajustar los pesos de cada neurona para que se minimice el error. El algoritmo de backpropagation nos dira cuanto de culpa tiene cada neurona del error global cometido. Pondera el reparto del error para cada una de las neuronas de la red. El algoritmo de backpropagation calcula las derivadas parciales […]
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Nota: (Una función de pérdida, o Loss function, es una función que evalúa la desviación entre las predicciones realizadas por la red neuronal y los valores reales de las observaciones utilizadas durante el aprendizaje. Cuanto menor es el resultado de esta función, más eficiente es la red neuronal). Que es Función de Pérdida . […]
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Nota: (Una red-neuronal-artificial es un grupo interconectado de neuronas artificiales que utiliza un modelo matemático o computacional para el procesamiento de información basado en un enfoque conexionista de la computación, Las neuronas en las redes neuronales artificiales generalmente están estructuradas en capas, cada capa contiene varias neuronas). Red-Neuronal-Artificial -. La artificial-neural-network, son redes de […]
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Nota: (La Artificial-Neuronal-Network (ANN) & Redes-Neuronales-Artificiales (RNA), son redes de neuronas artificiales . Son objeto de investigación en neuroinformática y representan una rama de la inteligencia artificial) . ANN & RNA -. Al igual que las neuronas-artificiales, las redes-neuronales-artificiales tienen un modelo biológico. Se comparan con las redes neuronales naturales , que representan una […]
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Nota: (A la salida de la neurona, puede existir, un filtro, función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que se debe sobrepasar para poder proseguir a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación). Función & Activación En redes computacionales, la Función de Activación de un nodo […]
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Nota: (El uso de big-data ha sido y sera utilizado masivamente por la industria los medios, las empresas y los gobiernos para dirigirse con mayor precisión a su público y aumentar la eficiencia de sus mensajes). Aplicaciones-Big-Data -. Esta Aplicaciones funciona de manera automatizada y combinando algunos aspectos esenciales como volumen de datos la […]
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Nota: (La Tecnología Big-Data se puede definir como una utilidad de software diseñada para analizar, procesar y extraer la información de conjuntos de datos extremadamente complejos y grandes que el software de procesamiento de datos tradicional nunca podría manejar). Tecnología Big-Data -. Tenemos para procesar Big-Data muchas herramientas. Como Apache-Hadoop, NoSQL, Apache-Cassandra, Aprendizaje-Automático y […]
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Nota: (Deep-Learning es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial). Arquitectura El Deep Learning & Aprendizaje-Profundo es parte de un conjunto más amplio de métodos de […]
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