Las principales causas al obtener malos resultados en Machine Learning son el overfitting o el underfitting de los datos. Cuando entrenamos nuestro modelo intentamos “hacer encajar” -fit en inglés- los datos de entrada entre ellos y con la salida. Tal vez se pueda traducir overfitting como “sobreajuste” y underfitting como “subajuste” y hacen referencia al […]
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Aprendizaje Profundo: una Guía rápida
Explicando Deep Learning y Redes Neuronales -sin código- Intentaré explicar brevemente en qué consiste el Deep Learning ó Aprendizaje Profundo utilizado en Machine Learning describiendo sus componentes básicos. Conocimientos Previos Daré por sentado que el lector ya conoce la definición de Machine Learning y sus principales aplicaciones en el mundo real y el panorama de algoritmos […]
Aplicaciones del Machine Learning
Para comentar las diversas aplicaciones del ML primero vamos a diferenciar entre el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado y el Aprendizaje por Refuerzo. Aprendizaje Supervisado En el Aprendizaje Supervisado los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada “etiquetas” (labels). Un claro ejemplo es al clasificar correo entrante entre Spam o no. Entre las […]
¿Qué es Machine Learning? Una definición
A partir de mi experiencia en diversos cursos, artículos y lecturas voy a describir qué es el Machine Learning. Veremos algunas definiciones ya existentes. Este es un compilado que intentará dar mejor comprensión sobre esta revolucionaria materia. Definiendo Machine Learning El Machine Learning -traducido al Español como “Aprendizaje Automático”- es un subcampo de la Inteligencia […]