¿Qué es un hiperparámetros?

Los hiperparámetros son parámetros ajustables que permiten controlar el proceso de entrenamiento de un modelo. Por ejemplo, con redes neuronales, puede decidir el número de capas ocultas y el número de nodos de cada capa. El rendimiento de un modelo depende en gran medida de los hiperparámetros.

¿Qué es la optimizacion bayesiana?

La optimización Bayesiana genera una secuencia breve de “experimentos simulados” con distintas combinaciones de las variables de decisión. Se parte de una serie de puntos evaluados sobre la base de los cuales se ajusta un meta-modelo de la función objetivo.

¿Qué es la estimación de parámetros?

La estimación de parámetros es un método que consiste en asignar un valor al parámetro o al conjunto de parámetros que caracterizan el campo sujeto a estudio. La fórmula matemática que lo determina se denomina estimador.

¿Cuáles son los ejemplos de aprendizaje automático?

Las empresas de todas las industrias usan el aprendizaje automático en una amplia variedad de formas. Estos son algunos ejemplos de aprendizaje automático en sectores clave: La administración de riesgos y la prevención de fraudes son áreas clave en las que el aprendizaje automático agrega un gran valor a los contextos financieros.

¿Qué es el análisis predictivo y el aprendizaje profundo?

El análisis predictivo suele funcionar con un conjunto de datos estático y se debe actualizar la pantalla para ver las actualizaciones. El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático, que usa redes neuronales (NN) para ofrecer respuestas.

¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos, lo que ayuda a los científicos de datos a resolver problemas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir valores, identificar repeticiones inusuales, determinar la estructura y crear categorías.