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A-Z del Aprendizaje Automático

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Un juego de palabras de la A a la Z sobre ML

Created by

Karen Mariana castellanos Rodas
Karen Mariana castellanos Rodas
Mexico

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A-Z del Aprendizaje Automático
 

A-Z del Aprendizaje AutomáticoOnline version

Un juego de palabras de la A a la Z sobre ML

by Karen Mariana castellanos Rodas
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
X
Y
Z

Empieza por A

Conjunto de instrucciones para resolver un problema computacional.

Empieza por B

Conjunto de árboles de decisión entrenados y promediados para clasificación o regresión.

Empieza por C

Modelo que asigna una etiqueta a cada muestra.

Empieza por D

Técnica de redes neuronales con varias capas que extraen representaciones jerárquicas.

Empieza por E

Proceso de ajustar parámetros para reducir error en los datos de entrenamiento.

Empieza por F

Medida del desajuste entre predicción y valor real que guía la optimización.

Empieza por G

Dirección y magnitud que indica cómo cambiar parámetros para mejorar la función objetivo.

Empieza por H

Configuraciones del modelo fijadas antes del entrenamiento y sin actualizarse automáticamente.

Empieza por I

Proceso de generar predicciones utilizando un modelo ya entrenado.

Empieza por J

Índice de similitud entre conjuntos utilizado en algunas evaluaciones de modelos.

Empieza por L

Técnica de modelado de temas que identifica distribuciones de temas en documentos.

Empieza por M

Representación matemática entrenada para hacer predicciones o clasificaciones.

Empieza por N

Unidad de procesamiento que realiza operaciones simples con entradas ponderadas.

Empieza por O

Búsqueda de valores de parámetros que minimicen una función de costo.

Empieza por P

Técnica de reducción de dimensionalidad que proyecta datos en componentes principales.

Empieza por Q

Algoritmo de refuerzo que aprende políticas mediante recompensas.

Empieza por R

Arquitectura de nodos conectados que transforma entradas en salidas.

Empieza por S

Paradigma de aprendizaje con ejemplos etiquetados para entrenar.

Empieza por T

Biblioteca para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.

Empieza por U

Situación donde el modelo es demasiado simple para capturar patrones.

Empieza por V

Medida de dispersión que afecta la estabilidad de estimaciones.

Empieza por X

Algoritmo de boosting eficiente para clasificación y regresión.

Empieza por Y

Familia de algoritmos de detección de objetos en imágenes.

Empieza por Z

Normalización que transforma valores para tener media cero y desviación.

 
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