Matching Pairs IC - Preguntas (45 a 60)Online version IC-Preguntas by Frank27 1 Overfitting 2 Capa de entrada 3 Problemas de clasificación 4 Algoritmo de descenso de colinas 5 Training function 6 Función de costo 7 Problemas de regresión 8 Función de perdida 9 Pasos del aprendizaje supervisado 10 Underfitting 11 Capas ocultas 12 Capas de salida 13 División de la función de pérdida 14 Bestfit 15 Arbol de decisión Cantidad de datos minima que maximiza el modelo Capa donde se realiza el proceso de aprendizaje (clasificación , regresión , etc) Capa que entrega al usuario los datos solitados en el formato pedido , tienen procesamiento y generalmente se encuentra funciones de activación en esta capa Busca determinar el valor entre el estimado y el real Inicio Procesamiento Asignación numérica de los valores Detección de outliers Normalización de los datos Los datos tienen al sobreaprendizaje Mide la perdida de error del algoritmo , entre mayor sea mejor es el resultado y representa la relación entre un evento del espacio o muestra con un número que representa el costo de la operación Capa que formatea los datos para las demas capas , teniendo presente la eliminación del ruido , extración y cateogorización Algoritmo para calcular el error que desciende Función de perdida Función de costo Predicción de la cantidad de lluvia en determinado punto geográfico Estimación de las ventas y precio de un producto Predicción de la puntuación de un equipo en determinado juego Muy pocos datos y muchas clases Determinación de la raza de un animal Estimación del género Predicción de respuestas positivas o negativas Proceso donde la neurona realiza cálculos con los datos de entrada según su función aprendizaje Algoritmo que divide el dataset recursivamente hasta lograr datos de una sola clase , permite separar elementos de una misma clase donde se va reemplazando el dataset
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