¿Cómo funcionan las redes neuronales?

¿Cómo funcionan las redes neuronales? Las redes neuronales artificiales surgieron con la intención de simular redes neuronales humanas. El cerebro humano consiste principalmente en neuronas que se intercomunican con otras neuronas mediante unos extremos llamados axones, que producen y reciben impulsos eléctricos. De una manera simplificada, podríamos decir que las neuronas humanas están conectadas a los axones de otras neuronas mediante las dendritas, que son extensiones del cuerpo de la

¿Qué es el Data Mining?

¿Qué es el Data Mining? Los orígenes del data mining vienen de la dificultad de poder manejar diferentes tipos de datos con las herramientas existentes. De este trabajo se acabó derivando en ideas que se tomaron prestadas de otros campos, como la estimación o el muestreo tomados de la estadística, o los algoritmos y las técnicas de aprendizaje provenientes de la inteligencia artificial. También otras áreas tienen un papel esencial

La regresión explicada de forma clara

La regresión explicada de forma clara La regresión es una técnica predictiva para estimar variables continuas. Algunos ejemplos de predicción a través del uso de regresión pueden incluir el precio de acciones en la bolsa, predicción de ventas en relación con gasto en publicidad… Una definición más formal de regresión podría darse de la siguiente forma: Tarea de aprender una función objetivo de tal manera que al aplicar un valor

Árboles de decisión «in a nutshell»

Árboles de decisión «in a nutshell» Una técnica muy utilizada en la clasificación que requiere una pequeña mención aparte es la utilización de los llamados árboles de decisión. Esta técnica es de una simpleza extrema, pero a la vez de una gran eficacia en una gran cantidad de problemas. Los árboles de decisión recordemos que entran dentro de las técnicas de clasificación, y por lo tanto quieren hallar una respuesta

¿Cómo funciona K-Means?

¿Cómo funciona el algoritmo K-Means? K-Means es una técnica no supervisada de clustering de datos que se basa en la creación de un centroide, normalmente creado como la media de un grupo de objetos, que se aplica a objetos en un espacio n-dimensional. El funcionamiento de K-Means es simple: Se empieza con la elección de K centroides, siendo K el número de grupos que se pretende discernir. Entonces, a base

El algoritmo KNN (K Nearest Neighbours)

El Algoritmo KNN (K Nearest Neighbours) El algoritmo “k nearest neighbours”, traducido como “los k vecinos más cercanos”, es aquel que se basa en la búsqueda de atributos similares dentro del conjunto de los datos, y así poder predecir la clase a la que pertenece dicho atributo. Llevado hacia un razonamiento más humano, se  podría explicar así: “Si se parece a un avión, es tan grande como un avión, vuela

Algoritmos Supervisados Vs Algoritmos No Supervisados

Algoritmos Supervisados Vs Algoritmos No Supervisados Algoritmos Supervisados El aprendizaje supervisado comienza con un conjunto determinado de datos, y un entendimiento ciertamente profundo de la estructura de los datos. Este tipo de aprendizaje lo que busca es encontrar patrones en los datos, de tal manera que se puedan hacer procesos analíticos sobre unos datos ya etiquetados. Estos algoritmos se entrenan usando ejemplos pre-procesados, y su precisión se mide con un

¿Cómo funciona un SVM (Support Vector Machines)?

Cómo funciona un SVM (Support Vector Machines) El algoritmo SVM es uno de los algoritmos más utilizados dentro del machine learning, puesto que tiene unas fuertes bases estadísticas y matemáticas y ha demostrado solvencia en muchísimas aplicaciones prácticas, como por ejemplo el reconocimiento de caracteres manuscritos. Es un algoritmo supervisado, aunque puede actuar también como semi-supervisado. Para comprender cómo funciona SVM, es importante entender la idea de los hiperplanos, puesto

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