Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado

Sobre esta actividad

Actividad para evaluar los conocimiento en este tema

Creada por

Alejandra Urban

México

Descarga la versión para jugar en papel

Top 10 resultados

Todavía no hay resultados para este juego. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte.

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos

Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

Crear reto


Ordenar Palabras Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisadoVersión en línea Actividad para evaluar los conocimiento en este tema por Alejandra Urban 1 ¿Que es la RBF (Radial Basis Functions)? de red salida RBF tres por ) entrada una neuronal de una función se de arquitectura de una , y define base oculta de como , capa radial capa La capa compuesta capas una . ) , , . 2 Definición de KNN un supervisado en aprendizaje artificial inteligencia algoritmo de utilizado clasificación Es para y regresión 3 ¿Que es una Máquinas de soporte vectorial? aprendizaje automático vectores máquina N cada de ) es dimensional o clasifica distancia maximiza en espacio entre la soporte un que un los Una óptimo una de línea datos clase supervisado encontrar SVM algoritmo de al que - hiperplano ) - 4 Descripción de Cuantificación vectorial la pérdida con de una codificación es en que e de utiliza voz La cuantificación compresión vectorial imágenes técnica se . . 5 ¿Que es un Modelos K-means? k - K similares un en bastante means es algoritmo o observaciones u es conjuntos clasificación objetivo objetos de método agrupar cuyo - 6 Definición de Modelos de Kohonen o a basado mapas Maps ciertas Organizing de nivel - evidencias en presentó modelo - cerebral red ) descubiertas denominado un organizados Self Kohonen SOM auto . - - ) . 7 Descripción de Modelos basados en variables latentes interés como que directamente observables no que estadístico variables se para latente no un de incorpora modelo variable marco aleatorias Un son medidas de capturar define características 8 ¿Para que sirven los Análisis de Componentes Independientes (ACI)? análisis la parte conservan de dimensiones ) conjuntos de a El información original componentes de de que número el mayor de PCA datos principales principales componentes reduce grandes la . ) . 9 ¿Para que sirve el Análisis de Componentes Principales (ACP)? mayor información datos El reduce la ) componentes conservan de el principales PCA parte a de número de original grandes de que dimensiones análisis componentes principales la de conjuntos . ) .

Ordenar Palabras

Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisadoVersión en línea

Actividad para evaluar los conocimiento en este tema

¿Que es la RBF (Radial Basis Functions)?

de red salida RBF tres por ) entrada una neuronal de una función se de arquitectura de una , y define base oculta de como , capa radial capa La capa compuesta capas una .

) , , .

Definición de KNN

un supervisado en aprendizaje artificial inteligencia algoritmo de utilizado clasificación Es para y regresión

¿Que es una Máquinas de soporte vectorial?

aprendizaje automático vectores máquina N cada de ) es dimensional o clasifica distancia maximiza en espacio entre la soporte un que un los Una óptimo una de línea datos clase supervisado encontrar SVM algoritmo de al que - hiperplano

) -

Descripción de Cuantificación vectorial

la pérdida con de una codificación es en que e de utiliza voz La cuantificación compresión vectorial imágenes técnica se .

¿Que es un Modelos K-means?

k - K similares un en bastante means es algoritmo o observaciones u es conjuntos clasificación objetivo objetos de método agrupar cuyo

Definición de Modelos de Kohonen

o a basado mapas Maps ciertas Organizing de nivel - evidencias en presentó modelo - cerebral red ) descubiertas denominado un organizados Self Kohonen SOM auto .

- - ) .

Descripción de Modelos basados en variables latentes

interés como que directamente observables no que estadístico variables se para latente no un de incorpora modelo variable marco aleatorias Un son medidas de capturar define características

¿Para que sirven los Análisis de Componentes Independientes (ACI)?

análisis la parte conservan de dimensiones ) conjuntos de a El información original componentes de de que número el mayor de PCA datos principales principales componentes reduce grandes la .

) .

¿Para que sirve el Análisis de Componentes Principales (ACP)?

mayor información datos El reduce la ) componentes conservan de el principales PCA parte a de número de original grandes de que dimensiones análisis componentes principales la de conjuntos .

) .

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado

Ordenar Palabras

Sobre esta actividad

Creada por

Descarga la versión para jugar en papel

Top juegos

Ordenar Palabras

Vocabulario de baloncesto

Ordenar Palabras

Frases célebres

Ordenar Palabras

Letras de Rosalía

Ordenar Palabras

oraciones desordenadas

Ordenar Palabras

Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisadoVersión en línea

por Alejandra Urban

¿Que es la RBF (Radial Basis Functions)?

Definición de KNN

¿Que es una Máquinas de soporte vectorial?

Descripción de Cuantificación vectorial

¿Que es un Modelos K-means?

Definición de Modelos de Kohonen

Descripción de Modelos basados en variables latentes

¿Para que sirven los Análisis de Componentes Independientes (ACI)?

¿Para que sirve el Análisis de Componentes Principales (ACP)?

		%
	Anónimo	%
		%
		%