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A a la Z del Aprendizaje Automático

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A a la Z del Aprendizaje Automático

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Descubre términos de ML, una palabra por letra.

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renitoledo15@gmail.com
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Mexico

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A a la Z del Aprendizaje Automático
 

A a la Z del Aprendizaje AutomáticoOnline version

Descubre términos de ML, una palabra por letra.

by renitoledo15@gmail.com
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
X
Y
Z
K
W
Ñ

Empieza por A

Conjunto de pasos finitos para resolver un problema.

Empieza por B

Método probabilístico que actualiza creencias al recibir nueva evidencia.

Empieza por C

Proceso de asignar una etiqueta a una muestra basada en características.

Empieza por D

Conjunto de observaciones utilizado para entrenar modelos.

Empieza por E

Proceso de ajustar parámetros del modelo con ejemplos.

Empieza por F

Relación matemática que asigna valores de entrada a salidas.

Empieza por G

Técnica de optimización que utiliza la pendiente de la función objetivo.

Empieza por H

Parámetro que se fija antes del entrenamiento y guía el aprendizaje.

Empieza por I

Selección inicial de los parámetros antes del entrenamiento.

Empieza por J

Medida de similitud entre conjuntos.

Empieza por L

Algoritmo de clasificación binaria que modela probabilidades con log-odds.

Empieza por M

Representación matemática que genera predicciones a partir de entradas.

Empieza por N

Unidad básica de una red artificial que aplica una función de activación.

Empieza por O

Ajuste excesivo a los datos de entrenamiento que reduce rendimiento en nuevos datos.

Empieza por P

Estimación de la salida a partir de las entradas.

Empieza por Q

Algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza una tabla de valores para acciones.

Empieza por R

Conjunto de nodos interconectados que procesan información.

Empieza por S

Tipo de aprendizaje donde los datos tienen etiquetas.

Empieza por T

Operación que cambia los datos para facilitar el aprendizaje.

Empieza por U

Valor que determina si una neurona activa.

Empieza por V

Proceso de evaluar el rendimiento del modelo con datos no usados en entrenamiento.

Empieza por X

Algoritmo de boosting escalable que construye árboles de decisión de forma secuencial.

Empieza por Y

Método de detección de objetos que predice cuadros delimitadores.

Empieza por Z

Medida de cuántas desviaciones estándar se aparta un valor de la media.

Empieza por K

algoritmo supervisado que clasifica una muestra según la categoría predominante entre sus k vecinos más cercanos.

Empieza por W

valor interno de un modelo que determina la influencia de una característica en la predicción final; se ajusta durante el entrenamiento.

Empieza por Ñ

adaptación conceptual para referirse a un “nodo” dentro de una red neuronal, utilizado para completar el abecedario en un contexto pedagógico.

 
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