Hacés bien Agustin, saludos!
]]>La verdad no se conozco muy bien el tema, he estado leyendo estas dos ultimas semanas, los diferentes usos y aplicaciones en diferentes disciplina, los tipos, etc. pero he tenido dificultad en saber cuales son los principios del Machine Learning.
si me preguntaran cuantos y cuales son no sabría que decir.. Me podrías ayudar
Saludos,
Liliana
]]>Saludos,
Robert
Hola Marianna, gracias por escribir! Me alegro que te gusten los contenidos!
Me encantaría que recomendaras el blog en vuestro curso.
Toda ayuda para difundir Machine Learning siempre es bienvenida!
Saludos y espero que sigamos en contacto.
Genial! veo que lo estás tuneando de manera espléndida!
Seguimos en contacto!
¡Hombre, por supuesto! Un honor llegar a colaborar contigo.
Tiene mucho sentido el artículo en no tener que evaluar lo ya evaluado.
Por mi parte, tocando aquí y allá en mi algoritmo, reduje de 100 a 10 el número de crías y le permití pasar de 100 a 500 las generaciones, y hace el trabajo más rápido y con mucha menos RAM. Y casi siempre al 100%.
Seguimos…
]]>Hola Javen, que buenas noticias! Felicitaciones por tu gran trabajo y me alegra mucho haber aportado mi granito de arena! Cuando avances no dejes de comentar como sigue tu proyecto final! Aún tengo pendiente en mi roadmap hacer un artículo sobre Algoritmo Genético y seguramente tu me puedas ayudar!
Para el tema del consumo de RAM, te dejo este enlace, por si te sirve: IMPROVING GENETIC ALGORITHMS PERFORMANCE BY HASHING FITNESS VALUES (no le he leído!) Y en algún foro comentaban sobre utilizar caches intermedias y evitar recalcular el fitness.
Saludos y seguimos en contacto!