Unidades Recurrentes Cerradas
La GRU, también conocida como Gated Recurrent Unit, se introdujo en 2014 para resolver el problema común de gradiente desvanecido al que se enfrentaban los programadores. Muchos también consideran la GRU una variante avanzada de la LSTM debido a sus diseños similares y a sus excelentes resultados. Unidades Recurrentes Cerradas: cómo funcionan Como se ha […]
Limpieza de datos
Los algoritmos del aprendizaje automático pueden reunir, almacenar y analizar datos y generar un resultado valioso. Estas herramientas permiten evaluar el estado de los datos complicados y agrupados. También se puede decir que el aprendizaje automático ofrece diferentes herramientas para comprender datos complejos mediante la segmentación y la simplificación. Además, le permite automatizar sus tareas […]
Codificación categórica
La codificación categórica es una técnica para codificar datos categóricos. Tenga en cuenta que los datos categóricos son los conjuntos de variables que contienen variables de etiqueta en lugar de valores numéricos. Muchos algoritmos de aprendizaje automático son incapaces de procesar variables categóricas. Por lo tanto, es importante codificar los datos en una forma adecuada […]
Multicolinealidad
Con los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo cada vez más avanzados, se puede resolver casi cualquier problema con conjuntos de datos adecuados. Sin embargo, a medida que aumenta la complejidad del modelo, se vuelven difíciles de interpretar. Cuando se habla de la interpretabilidad de los modelos de machine learning, lo primero que viene […]
Prueba Chi
Cuando se desarrolla un modelo de aprendizaje automático, pueden surgir numerosos problemas. Un problema común relacionado con la selección de características determina la relevancia de las características de entrada para la salida predictiva. Puede utilizar pruebas estadísticas para entender cómo la variable de salida depende de la variable de entrada. Estas pruebas son útiles cuando […]
Descomposición del valor singular
El análisis de componentes principales y la descomposición del valor singular son dos conceptos habituales del álgebra lineal en el aprendizaje automático. Después de recoger los datos en bruto, ¿es posible descubrir la estructura? Por ejemplo, si consideramos los tipos de interés de la semana anterior, ¿hay alguna forma de averiguar las tendencias del mercado? […]
Función de activación Relu
La función de activación es un elemento esencial para diseñar una red neuronal. La elección de la función de activación le dará un control completo sobre el proceso de entrenamiento del modelo de red. Tras añadir estas funciones en las capas ocultas, el modelo aprenderá de forma eficiente. El tipo de predicciones depende de la […]
Variable de confusión
El concepto de variable de confusión es un término estadístico que resulta un poco confuso para muchas personas debido al método que se utiliza. Para empezar, diferentes investigadores tienen diferentes explicaciones para las variables de confusión. Aunque la definición es la misma, el contexto de la investigación es medianamente específico del campo. Por lo tanto, […]
Matriz de confusión
El proceso de clasificación ayuda a la categorización del conjunto de datos en diferentes clases. Un modelo de aprendizaje automático permite – Enmarcar el problema, – Recoger los datos, – Añadir las variables, – Entrenar el modelo, – Medir el rendimiento, – Mejorar el modelo con la ayuda de la función de costes. ¿Pero cómo […]
Ingeniería de características
Todo algoritmo de aprendizaje automático analiza y procesa los datos de entrada y genera las salidas. Los datos de entrada incluyen características en columnas. Estas columnas están estructuradas para la categorización. Los algoritmos necesitarán algunos rasgos y características para funcionar correctamente. Estos son los dos objetivos principales de la ingeniería de características: – La ingeniería […]
