Conocimiento obsoleto
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Python Libros Machine Learning Inteligencia Artificial 23 de abril de 2017
El propósito del tema 3 es revisar algoritmos comunes de aprendizaje máquina. Las diferencias existentes entre estos algoritmos hacen que cada uno sea más adecuado para unas tareas que para otras. En unos casos el criterio de elección será la naturaleza de nuestros datos (número de características, ruido, separabilidad lineal,…), mientras que en otros nos basaremos en la direfencia de rendimientos.
Otros 16 de abril de 2017
Esta semana no hay entrada por vacaciones. Volvemos la semana que viene.
Python Libros Machine Learning Inteligencia Artificial 09 de abril de 2017
El siguiente punto del libro nos habla de cómo modificar este algoritmo para adaptarlo a conjuntos con millones de datos. El punto clave está en que la forma del algoritmo que hemos analizado reevalúa todo el conjunto de datos cada vez que se realiza una iteración o época. Si tenemos 1 millón de muestras, por cada época vamos a tener que calcular:
Python Libros Machine Learning Inteligencia Artificial 02 de abril de 2017
El perceptrón visto en el post anterior es una red neuronal de una sola capa. Otro ejemplo de este tipo de redes es la llamada neurona lineal adaptativa, en inglés ADAptative LIneal NEuron, o ADALINE. Nos dice el libro que la importancia de este algoritmo se debe a que muestra con claridad la definición y minimización de las funciones de costos (cost functions).