Resumen
Bien hecho, ha llegado hasta aquí. Resumamos lo que hemos tratado:
- El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje mediante ejemplos. Un modelo realiza predicciones, las predicciones se comparan con las etiquetas esperadas y, posteriormente, el modelo se actualiza para generar mejores resultados.
- Una función de costo es una forma matemática de describir lo que queremos que aprenda el modelo. Las funciones de costo calculan números grandes cuando el modelo no realiza buenas predicciones y números pequeños cuando funciona bien.
- El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización. Es una manera de calcular cómo mejorar un modelo, dados una función de costo y algunos datos.
- El tamaño del paso (velocidad de aprendizaje) modifica la rapidez y el rendimiento del descenso de gradiente.