En este segundo post de la serie nos adentraremos un poco en las matemáticas que hay detrás de las redes neuronales. Ya vimos algo de matemáticas en el anterior post, donde hablamos sobre las diferentes funciones de activación de las neuronas. Ahora veremos una de las partes más importantes de las redes neuronales: la asignación …
Cuando necesitamos evaluar el rendimiento en clasificación, podemos usar las métricas de precision, recall, F1, accuracy y la matriz de confusión. Vamos a explicar cada uno de ellos y ver su utilidad práctica con un ejemplo. Términos es Español Estas métricas también tienen su correspondiente nombre en español, pero es importante que sepas su nombre …
La Agencia Espacial Europea ha creado una competición de machine learning para predecir el riesgo de colisión entre basura espacial y satélites de observación de la Tierra. La competición empieza oficialmente el 16 de Octubre. A partir de ese momento será posible descargar los datos y enviar soluciones. La competición finaliza el 16 de Diciembre …
Un Random Forest (Bosque Aleatorio), es una técnica de aprendizaje automático muy popular. Los Random Forests tienen una capacidad de generalización muy alta para muchos problemas. Limitaciones de los Árboles de Decisión Los árboles de decisión tienen la tendencia de sobre-ajustar (overfit). Esto quiere decir que tienden a aprender muy bien los datos de entrenamiento pero …
En este artículo explico mi solución al Aguathon: el primer Hackathon del Agua, organizado por ITAINNOVA. Introducción al Aguathon: el Hackathon del Agua de ITAINNOVA El Instituto Tecnológico de Aragón ha organizado el 1er Hackathon del Agua, “AGUATHON”. A continuación vamos a ver las partes más relevantes para entender en qué consiste este reto, por qué es …
Los árboles de decisión son una técnica de aprendizaje automático supervisado muy utilizada en muchos negocios. Como su nombre indica, esta técnica de machine learning toma una serie de decisiones en forma de árbol. Los nodos intermedios (las ramas) representan soluciones. Los nodos finales (las hojas) nos dan la predicción que vamos buscando. Los árboles …
La regresión logística es una técnica de aprendizaje supervisado para clasificación. Es muy usada en muchas industrias debido a su escalabilidad y explicabilidad. En este artículo vamos a ver cómo entrenar y usar un modelo de regresión logística. Si quieres repasar la teoría de esta técnica de machine learning, puedes consultar este artículo. Instrucciones rápidas …
La Regresión Logística es una técnica de aprendizaje automático para clasificación. Es una red neuronal en miniatura. De hecho, la regresión logística, se trata de una red neuronal con exactamente una neurona. Matemáticas de la Regresión Logística Podemos representar lo que hace la regresión logística en la siguiente figura: Los valores de x corresponden los …
El gradiente descendiente es la base de aprendizaje en muchas técnicas de machine learning. Por ejemplo, es fundamental en deep learning para entrenar redes neuronales. También es necesario para la regresión logística. Y en muchos casos, al hacer regresión lineal o polinómica es mejor usar el método del gradiente descendiente que el de los mínimos …
En este primer post de una serie de tres, hablaremos de una de las ramas más importantes del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, las redes neuronales. Abordaremos este tema desde cero, empezando por la historia de las redes neuronales, sus conceptos básicos, nos adentraremos en las matemáticas que están involucradas en ellas e implementaremos …