Neural Network (Simplest and easy to make)-Deep Learning

Codanics

3 Sept 202220:34

Summary

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Takeaways

😀 Los redes neuronales son un tipo de algoritmo que permite a las máquinas aprender de datos y hacer predicciones o decisiones basadas en ellos.
😀 A diferencia de la programación tradicional, donde se escribe una secuencia exacta de instrucciones, el aprendizaje automático permite a las máquinas aprender y adaptarse a través de ejemplos.
😀 En el proceso de entrenamiento de una red neuronal, los datos de entrada pasan a través de varias capas, donde se transforman y se ajustan en función de las predicciones.
😀 Las funciones de activación en las redes neuronales ayudan a decidir qué información debe pasar a través de la red en cada capa.
😀 El entrenamiento de la red neuronal se realiza ajustando los pesos de los nodos para minimizar el error en las predicciones a través de un proceso llamado retropropagación.
😀 La elección de la función de pérdida es crucial, ya que determina cuán bien está funcionando el modelo y qué tan cerca está de las respuestas correctas.
😀 Los optimizadores, como el Gradiente Descendente, son fundamentales para ajustar los parámetros del modelo de manera eficiente y mejorar el rendimiento.
😀 La precisión es una métrica importante que se utiliza para evaluar qué tan bien está funcionando un modelo, pero también es importante no basarse solo en esta métrica.
😀 TensorFlow es una de las bibliotecas más populares para crear y entrenar redes neuronales, ya que proporciona herramientas poderosas para construir modelos de aprendizaje automático.
😀 Las redes neuronales profundas, o 'Deep Learning', son una subcategoría que utiliza múltiples capas para aprender representaciones complejas de datos.
😀 La validación cruzada es una técnica útil para evitar el sobreajuste del modelo, asegurando que el rendimiento sea generalizable a nuevos datos.

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