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Aprendizaje automático: Top preguntas pt. 2

Tal y como lo vimos en el artículo anterior, el aprendizaje automático ha pasado a ser una oportunidad de revolución e innovación para la industria de los seguros. Es por ello que haciendo continuidad a esta serie especial de artículos, acá te va la parte número 2.

¿Empezamos?

¿Qué es un clasificador en el aprendizaje automático?

Se trata de un sistema que introduce un vector de valores de características discretas o continuas y emite un único valor discreto, la clase.

¿Qué es un perceptrón multicapa (MLP) en el aprendizaje automático?

Es una clase de red neuronal artificial de alimentación. Un MLP consta de al menos tres capas de nodos: una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. 

A excepción de los nodos de entrada, cada nodo es una neurona que utiliza una función de activación no lineal. El MLP utiliza una técnica de aprendizaje supervisado llamada retropropagación para el entrenamiento. 

Es así como sus múltiples capas y su activación no lineal pueden distinguir datos que no son linealmente separables.

¿Qué es la retropropagación?

Es un algoritmo ampliamente utilizado para el entrenamiento de redes neuronales feedforward (La red neuronal prealimentada fue la primera y más sencilla forma de red neuronal artificial ideada), el cual calcula el gradiente de la función de pérdida con respecto a los pesos de la red para una única entrada-salida, actualizando los pesos para minimizar la pérdida (descenso de gradiente).

¿Por qué utilizar una red nueral convolucional en lugar de una MLP cuando se trata de imágenes?

Red neuronal convolucional (CNN): la favorita actual de los algoritmos de visión por ordenador: 

-Los pesos son más pequeños (compartidos y con menos desperdicio).

-Es más fácil de entrenar que el MLP (computacionalmente más barato).

-Puede ser más profunda, porque las capas están conectadas de forma dispersa en lugar de estar totalmente conectadas.

¿Qué es el aprendizaje automático inductivo?

El aprendizaje automático inductivo implica el proceso de aprendizaje. Por ejemplo, en el que un sistema, a partir de un conjunto de instancias observadas, intenta inducir una regla general.

¿Cuáles son los algoritmos más populares del aprendizaje automático y sus enfoques? ¿Y de qué van los conjuntos de prueba y entrenamiento?

¡Conoce esto y mucho más en nuestro próximo artículo!

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