Tabla de contenido
¿Qué son modelos y algoritmos?
Un algoritmo es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas que permite llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos. Este conjunto ordenado de operaciones sistemáticas permite hacer un cálculo y hallar la solución de un tipo de problemas.
¿Qué son los Hiperparametros de un modelo?
Los hiperparámetros de un modelo son los valores de las configuraciones utilizadas durante el proceso de entrenamiento. Son valores que generalmente se no se obtienen de los datos, por lo que suelen ser indicados por el científico de datos.
¿Cómo se entrena un modelo de machine learning?
Machine Learning: Cómo Desarrollar un Modelo desde Cero
- Definir adecuadamente nuestro problema (objetivo, salidas deseadas…..).
- Recopilar datos.
- Elegir una medida o indicador de éxito.
- Establecer un protocolo de evaluación y los diferentes protocolos disponibles.
¿Cuál es la diferencia entre un algoritmo y un programa?
La diferencia entre un algoritmo y un programa, es que si bien ambos hacen referencia una serie de instrucciones, los algoritmos pueden estar escritos en código o en lenguaje natural, mientras que los programas sólo pueden estar escritos en lenguaje de programación.
¿Cuáles son las partes del algoritmo?
Todo algoritmo está compuesto por tres partes, que son indispensables para que las instrucciones puedan ejecutarse. Entrada: son los requerimientos esenciales para llevar a cabo las instrucciones. Proceso: se trata del cuerpo de claves, instrucciones o pasos a seguir para ejecutar el algoritmo. Salida: es la resolución o fin del proceso.
¿Cuál es la diferencia entre un algoritmo y un pseudocódigo?
La principal diferencia entre el algoritmo y el pseudocódigo es que un algoritmo es un procedimiento paso a paso para resolver un problema dado, mientras que un pseudocódigo es un método para escribir un algoritmo. 1. Algoritmo usando el diagrama de flujo y el pseudo código de pseudo código 3, Yusuf Shakeel, 27 de agosto de 2013,
¿Cómo funciona el algoritmo de salida?
El algoritmo se entrena con un “histórico” de datos y así “aprende” a asignar la etiqueta de salida adecuada a un nuevo valor, es decir, predice el valor de salida. ( Simeone, 2018)
