Empezando por el principio La Lógica desde el principio tiene un carácter netamente filosófico y su objeto formal lo constituyó el estudio de los elementos discursivos y abstractos de los conceptos, los juicios y los razonamientos. La deducción es un razonamiento mediante el cual se para de verdades universales a verdades más particulares. La inducción […]
Algunas funciones interesantes en Python
Función filter() Función lambda() Función lower() Función map() Función split() Función upper() Función que elimina duplicados de una lista LIBROS DE REFERENCIA
Funciones de pérdida en TensorFlow
Empezamos otra entrada hablando de otra parte importante en la construcción de modelos de inteligencia artificial, las funciones de pérdida. En resumen, al entrenar un modelo, las funciones de perdida son las que miden la distancia que hay entre las predicciones del modelo y los resultados reales. L1 o función de pérdida absoluta Esta función […]
Funciones de activación redes neuronales artificiales
Las funciones de activación son otro pilar fundamental para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. ¿Qué hace la función de activación en redes neuronales? La función de activación de una neurona, nos define la lógica necesaria para activar o no la neurona ante una entrada de datos, relacionando los pesos de la neurona y […]
Entendiendo Tensorflow (placeholders, variables, matrices y operaciones numéricas)
El comprender como funcionan los gráficos computacionales en Tensorflow pasa por conocer a fondo los placeholders y las variables, conocer sus diferencias, y saber cuando usar una u otra. ¿diferencia entre placeholders y variables? Como resumen podemos decir que las variables las usa tensorflow para modificarlas y así optimizar el algoritmo, por ejemplo, los pesos […]
Usando Pandas en Python
Una de las librerías más utilizadas para el análisis y procesamiento de datos en python es pandas. Como mismo estamos aprendiendo numpy en python, vamos a ir resumiendo en esta entrada todo lo relacionado con esta librería tan útil para machine learning. Series Queremos comenzar con las series, las cuales son como una matriz en […]
