Training function
Pasos del aprendizaje supervisado
Bestfit
Función de perdida
Algoritmo de descenso de colinas
Capas de salida
Problemas de clasificación
Capas ocultas
Arbol de decisión
División de la función de pérdida
Problemas de regresión
Underfitting
Capa de entrada
Función de costo
Overfitting
Capa que formatea los datos para las demas capas , teniendo presente la eliminación del ruido , extración y cateogorización
Capa donde se realiza el proceso de aprendizaje (clasificación , regresión , etc)
Proceso donde la neurona realiza cálculos con los datos de entrada según su función aprendizaje
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
Los datos tienen al sobreaprendizaje
Determinación de la raza de un animal Estimación del género Predicción de respuestas positivas o negativas
Capa que entrega al usuario los datos solitados en el formato pedido , tienen procesamiento y generalmente se encuentra funciones de activación en esta capa
Inicio Procesamiento Asignación numérica de los valores Detección de outliers Normalización de los datos
Función de perdida Función de costo
Cantidad de datos minima que maximiza el modelo
Muy pocos datos y muchas clases
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
Busca determinar el valor entre el estimado y el real
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
Algoritmo para calcular el error que desciende