Fundamentos de machine learning · Fundamentos

Descenso de gradiente

Ajustar repetidamente los parámetros de un modelo cuesta abajo en la función de costo para reducir el error.

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Aprende antes

• Funciones de costo y pérdida: El único número que un modelo intenta minimizar durante el entrenamiento, elegido para reflejar cuán equivocadas están sus predicciones.

Lleva a

• Regresión logística: Un modelo lineal adaptado para clasificación comprimiendo su salida en una probabilidad.
• 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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