Relacionar Columnas IC - Preguntas (45 a 60)Versión en línea IC-Preguntas por Frank27 1 División de la función de pérdida 2 Pasos del aprendizaje supervisado 3 Arbol de decisión 4 Training function 5 Capas de salida 6 Overfitting 7 Capas ocultas 8 Bestfit 9 Algoritmo de descenso de colinas 10 Función de costo 11 Underfitting 12 Capa de entrada 13 Problemas de regresión 14 Función de perdida 15 Problemas de clasificación Capa que formatea los datos para las demas capas , teniendo presente la eliminación del ruido , extración y cateogorización Muy pocos datos y muchas clases Determinación de la raza de un animal Estimación del género Predicción de respuestas positivas o negativas Los datos tienen al sobreaprendizaje 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 Función de perdida Función de costo Capa donde se realiza el proceso de aprendizaje (clasificación , regresión , etc) Algoritmo para calcular el error que desciende Cantidad de datos minima que maximiza el modelo Inicio Procesamiento Asignación numérica de los valores Detección de outliers Normalización de los datos Proceso donde la neurona realiza cálculos con los datos de entrada según su función aprendizaje Capa que entrega al usuario los datos solitados en el formato pedido , tienen procesamiento y generalmente se encuentra funciones de activación en esta capa 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 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
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