Fundamentos de redes neuronales: Apilar capas de unidades similares a la regresión logística, conectadas por funciones de activación no lineales, para aprender patrones más complejos.
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Ajuste de hiperparámetros: Buscar sistemáticamente los ajustes (tasa de aprendizaje, fuerza de regularización, profundidad del árbol) que no se aprenden de los datos sino que se eligen antes del entrenamiento.