Creación de modelos de aprendizaje automático clásicos con aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es una forma de aprendizaje automático en la que un algoritmo aprende a partir de ejemplos de datos. De forma progresiva, dibujamos un panorama que muestra cómo el aprendizaje supervisado genera automáticamente un modelo que puede realizar predicciones sobre el mundo real. También explicamos cómo se prueban estos modelos y las dificultades que pueden surgir al entrenarlos.
Objetivos de aprendizaje
Objetivos de este módulo:
- Definir el aprendizaje supervisado y sin supervisión.
- Explorar cómo afectan las funciones de costo al proceso de aprendizaje.
- Descubrir cómo se optimizan los modelos mediante el descenso de gradiente.
- Experimentar con las velocidades de aprendizaje y ver cómo pueden afectar al entrenamiento.
Requisitos previos
Conocimientos básicos de las entradas, salidas y modelos