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