¿Los datos habitualmente recomendados se dividen entre formación y evaluación entre un 80 % y un 20 % respectivamente?
La división habitual entre formación y evaluación en los modelos de aprendizaje automático no es fija y puede variar según varios factores. Sin embargo, generalmente se recomienda asignar una parte importante de los datos para la capacitación, normalmente entre el 70 y el 80 %, y reservar la parte restante para la evaluación, que sería entre el 20 y el 30 %. Esta división asegura que
¿Se puede utilizar Tensorflow para el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas (DNN)?
TensorFlow es un marco de código abierto ampliamente utilizado para el aprendizaje automático desarrollado por Google. Proporciona un ecosistema integral de herramientas, bibliotecas y recursos que permiten a los desarrolladores e investigadores crear e implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente. En el contexto de las redes neuronales profundas (DNN), TensorFlow no solo es capaz de entrenar estos modelos sino también facilitar
¿Cuál es el propósito de iterar sobre el conjunto de datos varias veces durante el entrenamiento?
Cuando se entrena un modelo de red neuronal en el campo del aprendizaje profundo, es una práctica común iterar sobre el conjunto de datos varias veces. Este proceso, conocido como entrenamiento basado en épocas, tiene un propósito crucial para optimizar el rendimiento del modelo y lograr una mejor generalización. La razón principal para iterar sobre el conjunto de datos varias veces durante el entrenamiento es
- Publicado en Inteligencia artificial , Aprendizaje profundo EITC/AI/DLPP con Python y PyTorch, Red neuronal, Modelo de entrenamiento, revisión del examen
¿Cuál es la estructura del modelo de traducción automática neuronal?
El modelo de traducción automática neuronal (NMT) es un enfoque basado en el aprendizaje profundo que ha revolucionado el campo de la traducción automática. Ha ganado una popularidad significativa debido a su capacidad para generar traducciones de alta calidad al modelar directamente el mapeo entre los idiomas de origen y de destino. En esta respuesta, exploraremos la estructura del modelo NMT, destacando
¿Cómo se representa la salida del modelo de red neuronal en el juego AI Pong?
En el juego AI Pong implementado con TensorFlow.js, la salida del modelo de red neuronal se representa de una manera que permite que el juego tome decisiones y responda a las acciones del jugador. Para comprender cómo se logra esto, profundicemos en los detalles de la mecánica del juego y el papel de la red neuronal.
- Publicado en Inteligencia artificial , Aprendizaje profundo EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Aprendizaje profundo en el navegador con TensorFlow.js, AI Pong en TensorFlow.js, revisión del examen
¿Cómo entrenamos nuestra red usando la función `fit`? ¿Qué parámetros se pueden ajustar durante el entrenamiento?
La función `fit` en TensorFlow se usa para entrenar un modelo de red neuronal. Entrenar una red implica ajustar los pesos y sesgos de los parámetros del modelo en función de los datos de entrada y la salida deseada. Este proceso se conoce como optimización y es crucial para que la red aprenda y haga predicciones precisas. Entrenar
- Publicado en Inteligencia artificial , Aprendizaje profundo EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Uso de una red neuronal convolucional para identificar perros y gatos, Entrenando la red, revisión del examen
¿Cuál es el propósito de verificar si ya existe un modelo guardado antes del entrenamiento?
Al entrenar un modelo de aprendizaje profundo, es importante verificar si ya existe un modelo guardado antes de comenzar el proceso de entrenamiento. Este paso tiene varios propósitos y puede beneficiar enormemente el flujo de trabajo de capacitación. En el contexto del uso de una red neuronal convolucional (CNN) para identificar perros y gatos, el propósito de verificar si un
¿Cómo se elige la acción durante cada iteración del juego cuando se usa la red neuronal para predecir la acción?
Durante cada iteración del juego cuando se usa una red neuronal para predecir la acción, la acción se elige en función de la salida de la red neuronal. La red neuronal toma como entrada el estado actual del juego y produce una distribución de probabilidad sobre las posibles acciones. A continuación, la acción elegida se selecciona en función de
- Publicado en Inteligencia artificial , Aprendizaje profundo EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Entrenando una red neuronal para jugar un juego con TensorFlow y Open AI, Prueba de red, revisión del examen
¿Cómo creamos la capa de entrada en la función de definición del modelo de red neuronal?
Para crear la capa de entrada en la función de definición del modelo de red neuronal, debemos comprender los conceptos fundamentales de las redes neuronales y el papel de la capa de entrada en la arquitectura general. En el contexto de entrenar una red neuronal para jugar un juego usando TensorFlow y OpenAI, la capa de entrada sirve como el
- Publicado en Inteligencia artificial , Aprendizaje profundo EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Entrenando una red neuronal para jugar un juego con TensorFlow y Open AI, Modelo de entrenamiento, revisión del examen
¿Cuál es el objetivo del aprendizaje automático y en qué se diferencia de la programación tradicional?
El objetivo del aprendizaje automático es desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia, sin ser programadas explícitamente. Esto difiere de la programación tradicional, donde se proporcionan instrucciones explícitas para realizar tareas específicas. El aprendizaje automático implica la creación y el entrenamiento de modelos que pueden aprender patrones y hacer predicciones.