Círculo de intercambio de inteligencia artificial

¡No puedo describir lo guapo que soy!
交叉验证(Cross-Validation)是什么,一文看懂

La validación cruzada (Cross-Validation) es lo que, un artículo para ver y entender

La validación cruzada es un método fundamental para evaluar la capacidad de generalización de un modelo en el aprendizaje automático. La idea básica es dividir los datos originales en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba, y obtener estimaciones de rendimiento más fiables rotando el entrenamiento y la validación con diferentes subconjuntos de datos. Este enfoque simula ...
hace 4 días
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随机森林(Random Forest)是什么,一文看懂

Qué es Random Forest (Bosque aleatorio), un artículo para leer y entender

Random Forest (Bosque aleatorio) es un algoritmo de aprendizaje integrado que realiza una tarea de aprendizaje automático construyendo múltiples árboles de decisión y combinando sus predicciones. El algoritmo se basa en la idea de agregación Bootstrap, en la que se extraen aleatoriamente múltiples subconjuntos de muestras del conjunto de datos original con putback para cada árbol....
hace 4 días
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损失函数(Loss Function)是什么,一文看懂

Función de Pérdida (Función de Pérdida) es lo que, un artículo para ver y entender

La función de pérdida (LF) es un concepto fundamental en el aprendizaje automático y asume la importante tarea de cuantificar el error de predicción de un modelo. Esta función mide matemáticamente el grado de diferencia entre el valor predicho del modelo y el valor real, proporcionando una guía direccional clara para la optimización del modelo.
hace 4 días
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超参数(Hyperparameter)是什么,一文看懂

Hiperparámetro (Hyperparameter) es qué, un artículo para ver y entender

En el aprendizaje automático, un hiperparámetro es una opción de configuración que se preestablece manualmente antes de que comience el entrenamiento del modelo, en lugar de aprenderse a partir de los datos. Su función principal es controlar el propio proceso de aprendizaje, como si se establecieran unas reglas de funcionamiento para el algoritmo. Por ejemplo, el aprendizaje...
hace 2 semanas
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决策树(Decision Tree)是什么,一文看懂

Árbol de decisión (Decision Tree) es qué, un artículo para ver y entender

El árbol de decisión (DT) es un modelo predictivo en forma de árbol que simula el proceso humano de toma de decisiones, clasificando o prediciendo datos mediante una serie de reglas. Cada nodo interno representa una prueba de características, las ramas corresponden a los resultados de las pruebas y los nodos hoja almacenan la decisión final. Este algoritmo utiliza una estrategia de divide y vencerás...
hace 2 semanas
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梯度下降(Gradient Descent)是什么,一文看懂

Qué es el descenso gradual (Gradient Descent), un artículo para leer y entender

El descenso de gradiente es el algoritmo de optimización básico para resolver el mínimo de una función. El algoritmo determina la dirección de descenso calculando el gradiente de la función (el vector formado por las derivadas parciales de cada una) y actualizando iterativamente los parámetros según la regla θ = θ - η - ∇J(θ).
hace 2 semanas
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逻辑回归(Logistic Regression)是什么,一文看懂

Qué es la regresión logística (Logistic Regression), un artículo para leer y entender

La regresión logística es un método de aprendizaje estadístico utilizado para resolver problemas de clasificación binaria. El objetivo principal es predecir la probabilidad de que una muestra pertenezca a una categoría determinada en función de las características de entrada. El modelo asigna la salida lineal entre 0 y 1 combinando linealmente los valores propios mediante una función en forma de S....
hace 2 semanas
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正则化(Regularization)是什么,一文看懂

Regularización (Regularization) es qué, un artículo para ver y entender

La regularización es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y la estadística para evitar el ajuste excesivo de los modelos. La regularización controla el grado de ajuste añadiendo un término de penalización a la función objetivo que está relacionado con la complejidad del modelo. Las formas más comunes son la regularización L1 y L2: la L1 produce soluciones dispersas y aplica...
hace 2 semanas
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生成对抗网络(Generative Adversarial Network)是什么,一文看懂

¿Qué es la Red Generativa Adversarial (GAN) en un artículo?

Generative Adversarial Network (GAN) es un modelo de aprendizaje profundo, propuesto por Ian Goodfellow et al. en 2014. El marco implementa un modelo generativo entrenando dos redes neuronales entre sí....
hace 2 semanas
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自注意力(Self-Attention)是什么,一文看懂

Autoatención (Self-Attention) es qué, un artículo para leer y entender

La autoatención es un mecanismo clave en el aprendizaje profundo, originalmente propuesto y ampliamente utilizado en la arquitectura Transformer. La idea central es permitir que el modelo atienda simultáneamente a todas las posiciones de la secuencia de entrada y calcule cada posición...
hace 3 semanas
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