Matching Pairs IC - Preguntas (45 a 60)Online version IC-Preguntas by Frank27 1 Capa de entrada 2 Capas ocultas 3 Problemas de regresión 4 Función de perdida 5 División de la función de pérdida 6 Algoritmo de descenso de colinas 7 Underfitting 8 Capas de salida 9 Bestfit 10 Problemas de clasificación 11 Pasos del aprendizaje supervisado 12 Arbol de decisión 13 Training function 14 Función de costo 15 Overfitting Función de perdida Función de costo Capa donde se realiza el proceso de aprendizaje (clasificación , regresión , etc) Proceso donde la neurona realiza cálculos con los datos de entrada según su función aprendizaje Capa que entrega al usuario los datos solitados en el formato pedido , tienen procesamiento y generalmente se encuentra funciones de activación en esta capa Muy pocos datos y muchas clases Inicio Procesamiento Asignación numérica de los valores Detección de outliers Normalización de los datos Determinación de la raza de un animal Estimación del género Predicción de respuestas positivas o negativas Los datos tienen al sobreaprendizaje Algoritmo para calcular el error que desciende 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 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 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 Capa que formatea los datos para las demas capas , teniendo presente la eliminación del ruido , extración y cateogorización Cantidad de datos minima que maximiza el modelo Busca determinar el valor entre el estimado y el real
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