The Data Dossier Machine Learning

Machine Learning

Procesos de datos que entran y mediante operaciones matemáticas ayudan a obtener una salida que el cliente necesita. Se lo puede hacer con TensorFlow a través de ejemplos de entrenamiento, que permitan el reconocimiento y validación en casos generales.

El aprendizaje se puede realizar por varios tipos:

Redes Neuronales

Modelos compuestos por capas de neuronas, donde cada neurona es un nodo y permite tener una entrada y realizar una operación matemática para obtener una salida, que entrara a una nueva neurona en base a las capas que existen. La ingeniería corresponde a encontrar los parámetros que se utilizará para cada neurona como se muestra a continuación:

Existen criterios para determinar el funcionamiento de cada neurona, estos ajustes son los siguientes:

Los ajustes con respecto a las redes neuronales son:

La solución a muchos errores de ruido en la mayoría de los casos es tratar de simplificar el modelo a la menor cantidad de capas y conexiones, así también se reduce el tiempo de entrenamiento de cada neurona. Para obtener estas soluciones se procede a aspectos de regularizaciones:

Para realizar prácticas y simulaciones de una red neuronal se puede utilizar el Playground de Tensorflow.

Playground de TensorFlow

https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-plane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.26025&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false

Se puede ajustar el numero de capas, el numero de neuronas para cada capa, el numero de entradas, el número de salida, parámetros de ruido, el tipo de regularización, y se puede buscar la forma de obtener diferentes distribuciones de los datos. Aquí se puede observar el tiempo de entrenamiento que le toma a la red para adaptarse.

Autores:

  • Gabriel Guerra
  • Paulette Parra
  • Diego Paz
  • Pablo Zuñiga

Conoce más:

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