Círculo de intercambio de inteligencia artificial

Grid Search es un método automatizado para encontrar sistemáticamente combinaciones óptimas de hiperparámetros en el aprendizaje automático. Este método selecciona el hiperparámetro de mejor rendimiento predefiniendo un rango de valores candidatos para cada hiperparámetro, agotando todas las combinaciones de parámetros posibles, entrenando el modelo uno a uno y evaluando el rendimiento, y seleccionando finalmente el hiperparámetro de mejor rendimiento....

La búsqueda aleatoria (RS) es un método de optimización hiperparamétrica que encuentra la configuración óptima mediante el muestreo aleatorio de puntos candidatos en el espacio de parámetros.

El Aumento de Datos (DA) es un enfoque técnico para aumentar un conjunto de datos de entrenamiento mediante la creación artificial de nuevos datos.

El algoritmo Naive Bayes es un algoritmo de aprendizaje supervisado basado en el teorema de Bayes. "Naive Bayes" se basa en el teorema de Bayes y asume que las características son condicionalmente independientes entre sí. La simplificación de los supuestos reduce enormemente la complejidad computacional y hace que el algoritmo sea eficiente en aplicaciones prácticas.

K-Means Clustering (K-Means Clustering) es un algoritmo clásico de aprendizaje automático no supervisado. Se utiliza principalmente para dividir un conjunto de datos en K clusters disjuntos. El objetivo del algoritmo es asignar n puntos de datos a los K clústeres de forma que cada punto de datos pertenezca al clúster correspondiente a su centro de clúster más cercano.

La red neuronal directa (FNN) es el modelo básico y más utilizado de red neuronal artificial. Su característica principal es que las conexiones de la red no forman bucles ni vías de retroalimentación, y la información fluye de forma estrictamente unidireccional de la capa de entrada a la de salida a través de una...

K-Nearest Neighbors (K-Nearest Neighbours) son algoritmos de aprendizaje supervisado basados en instancias que pueden utilizarse para tareas de clasificación y regresión.

La red neuronal convolucional (CNN), una red neuronal artificial diseñada específicamente para procesar datos con una estructura reticular, ha destacado en el campo del análisis de imágenes y vídeos.

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 ...

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....