¿Es correcto llamar al proceso de actualización de los parámetros w y b un paso de entrenamiento del aprendizaje automático?
Un paso de entrenamiento en el contexto del aprendizaje automático se refiere al proceso de actualización de los parámetros, específicamente los pesos (w) y los sesgos (b), de un modelo durante la fase de entrenamiento. Estos parámetros son cruciales ya que determinan el comportamiento y la eficacia del modelo a la hora de realizar predicciones. Por lo tanto, es efectivamente correcto afirmar
¿Cuáles son algunos hiperparámetros con los que podemos experimentar para lograr una mayor precisión en nuestro modelo?
Para lograr una mayor precisión en nuestro modelo de aprendizaje automático, existen varios hiperparámetros con los que podemos experimentar. Los hiperparámetros son parámetros ajustables que se establecen antes de que comience el proceso de aprendizaje. Controlan el comportamiento del algoritmo de aprendizaje y tienen un impacto significativo en el rendimiento del modelo. Un hiperparámetro importante a considerar es