Qué es el Teorema de Aproximación UNIVERSAL y por qué es tan importante para las Redes Neuronales
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Sobre esta lección
El Teorema de Aproximación Universal de las redes neuronales, demuestra que independientemente de qué función estemos tratando de aprender, existe un Perceptron Multicapa de una sola capa oculta que puede representar esa función. Esto, por supuesto, reta la mera existencia del Aprendizaje Profundo (o Deep Learning), donde llegamos a tener arquitecturas de redes neuronales con decenas de capas. Este video presenta una explicación visual del Teorema de Aproximación Universal. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 27 de Julio). Qué es el Teorema de Aproximación UNIVERSAL y por qué es tan importante para las Redes Neuronales [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje en Machine Learning, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. También, aquí les comparto una lista de reproducción que contiene exclusivamente temas de aprendizaje profundo: https://www.youtube.com/playlist?list=PLat2DtY8K7YWwkfn4pGi6hn8dOpbrHb_z ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 1:02 Visualización del Teorema de Aproximación Universal 3:00 Teorema de Aproximación Universal 3:55 Alcance del Teorema de Aproximación Universal ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln #deeplearning #AprendizajeProfundo #MachineLearning #RedesNeuronales #IA #AI #DataScience #CienciaDeDatos #InteligenciaArtificial #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina
Sobre este curso
Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de la ciencia de datos o data science: - Imputación o manejo de datos faltantes - Codificación de datos categóricos - Técnicas de escalamiento, normalización y estandarización. - Validación cruzada (cross-validation) - Ajuste de hiperparámetros - Técnicas para lidiar con clases desbalanceadas - Distribución de datos e histogramas - Detección de datos anómalos con diagramas de caja y la regla de Tukey - Detección de datos anómalos con iForests (bosques de aislamiento) - Regresión lineal - K-vecinos más cercanos para clasificación - K-vecinos más cercanos para regresión. - Conjuntos de clasificadores o regresores (Bagging) - Regresión logística - Impureza Gini - Bosques aleatorios para clasificación - Objetivos de los conjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba - La maldición de la dimensionalidad - Fuentes de datos - Detección de clusters con k-means - Detección de clusters con DBSCAN - Tipos de distancias para Clustering - Métricas de regresión. - Visualización de datos con matplotlib - Manejo y análisis de datos con pandas Las librerías que se utilizan son scikit-learn (sklearn), matplotlib, numpy y pandas.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender el proceso completo de análisis de datos
- Recopilar, limpiar y transformar conjuntos de datos
- Crear visualizaciones de datos informativas y atractivas
- Aplicar estadística descriptiva e inferencial