Aprendizaje Automático Aplicado e IA para Ingenieros

Índice

A

• medidas de precisión
  • paramodelos de clasificación, Modelos de clasificación, Medidasde precisión para modelosde clasificación-Medidas de precisión para modelos de clasificación
  • Matriz de Confusión, Medidas de Precisión para Modelos de Clasificación, Uso de SVMspara el Reconocimiento Fa cial-Uso deSVMs para el Reconocimiento Facial
  • para predicciones de redes neuronales, Entrenamiento deuna red neuronalpara detectar fraudes con tarjetas de crédito-Entrenamiento deuna red neuronal para detectar fraudes con tarjetas de crédito, Entrenamiento de una CNN para reconocer la fauna del Ártico
  • paramodelos de regresión, Medidasde precisión para modelos de regresión-Medidas de precisiónpara modelos de regresión
  • Precisión de entrenamiento frente a validación, Abandono
  • precisión de validación(ver precisión de validación)
• puntuación de precisión, Medidas de precisión para modelos de clasificación, Medidas de precisión para modelos de clasificación, Clasificar a los pasajeros que navegaron en el Titanic
• funciones de activación, Comprender las redes neuronales
  • ReLU, Comprender las redes neuronales, Construir redes neuronales con Keras y TensorFlow
  • sigmoide, Creación de redes neuronales con Keras y TensorFlow, Clasificación binaria con redes neuronales: hacerpredicciones, Entender las CNN
  • softmax(véase función de activación softmax)
  • tanh, Creación de redes neuronales con Keras y TensorFlow
• Optimizador Adam, Construir redes neuronales con Keras y TensorFlow
• algoritmos de tasa de aprendizaje adaptativo, ...