{"id":82991,"date":"2022-06-21T10:52:34","date_gmt":"2022-06-21T08:52:34","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/glosario-deep-learning\/"},"modified":"2022-06-21T10:52:34","modified_gmt":"2022-06-21T08:52:34","slug":"glosario-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/glosario-deep-learning\/","title":{"rendered":"Glosario Deep Learning"},"content":{"rendered":"

El Deep Learning es una parte muy importante de la inteligencia artificial<\/strong> que busca un funcionamiento similar al del cerebro humano. Es decir, su objetivo es que las m\u00e1quinas puedan \u201caprender\u201d tal y como lo hacen los humanos. A continuaci\u00f3n te mostramos un glosario Deep Learning para que tengas claros algunos de los t\u00e9rminos m\u00e1s utilizados antes de formarte en DKS en el curso de Especializaci\u00f3n en Deep Learning que ofrecen en streaming.<\/p>\n

Glosario Deep Learning<\/h2>\n

A continuaci\u00f3n te mostramos un glosario con t\u00e9rminos Deep Learning que deber\u00edas conocer para poder introducirte en este mundo.<\/p>\n

Aprendizaje no supervisado<\/strong><\/p>\n

As\u00ed se conoce al proceso de entrenamiento de un algoritmo<\/strong> de inteligencia artificial. La informaci\u00f3n que utiliza no est\u00e1 etiquetada ni clasificada, por lo que se permite su actuaci\u00f3n sobre la misma sin ning\u00fan tipo de guion.<\/p>\n

Backpropagatio<\/strong><\/p>\n

Su significado es \u201cbackward pnropagation of errors\u201d y es el algoritmo utilizado para el aprendizaje supervisado de redes neuronales artificiales<\/strong>. Estos usan gradiente de descendencia que funciona una vez aportada a cada red neuronal artificial una funci\u00f3n de error. El m\u00e9todo se encarga de calcular el gradiente de la funci\u00f3n de error tomando como referencia los pesos de la red neuronal.<\/p>\n

Clustering<\/strong><\/p>\n

Se trata de una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico no supervisada<\/strong>. Funciona por agrupaci\u00f3n de identidades parecidas que buscan similitudes en el punto de datos, a continuaci\u00f3n agruparan los diferentes puntos de datos que sean similares entre ellos.<\/p>\n

Distribuci\u00f3n gaussiana<\/strong><\/p>\n

Se trata de una distribuci\u00f3n de probabilidad continua<\/strong>. Tambi\u00e9n se la conoce como distribuci\u00f3n normal ya que representa la probabilidad de que cualquier observaci\u00f3n que se haya producido pueda ocurrir en diferentes puntos de un rango.<\/p>\n

Embedding<\/strong><\/p>\n

Es una codificaci\u00f3n o representaci\u00f3n de entrada. Lo que se busca con ello es formar incrustaciones de palabras para predecir as\u00ed el contexto de una de ellas <\/strong>de manera individual. En este sentido, tambi\u00e9n se pueden utilizar im\u00e1genes, sonidos y series de tiempo.<\/p>\n

GPU<\/strong><\/p>\n

Se trata de una unidad de procesamiento de gr\u00e1ficos<\/strong> que es capaz de reproducir este tipo de contenidos en un dispositivo electr\u00f3nico. Es la encargada de hacer que los usuarios disfruten de gr\u00e1ficos de buena calidad en juegos y v\u00eddeos.<\/p>\n

Inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n

Se trata de una de las partes esenciales de la industria tecnol\u00f3gica actual. Es un \u00e1rea de la inform\u00e1tica cuyo objetivo es el de la creaci\u00f3n de m\u00e1quinas inteligentes<\/strong> que sean capaces de reaccionar y funcionar como los seres humanos.<\/p>\n

Keras<\/strong><\/p>\n

Esta biblioteca de red neuronal de c\u00f3digo abierto<\/strong> est\u00e1 escrita en Python y est\u00e1 pensada para una r\u00e1pida experimentaci\u00f3n con este tipo de redes. Su funcionamiento es modular, extensible y f\u00e1cil de usar.<\/p>\n

Matriz de confusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Ayuda a resumir el rendimiento de un algoritmo de clasificaci\u00f3n<\/strong>. Con ella se puede comprender qu\u00e9 es lo que est\u00e1 haciendo el modelo de clasificaci\u00f3n y qu\u00e9 errores se est\u00e1n cometiendo.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Con ello se busca alcanzar el rendimiento m\u00e1s alto posible<\/strong> con las limitaciones innatas de manera que se minimicen los factores no deseados y se maximicen aquellas que se quieren explotar.<\/p>\n

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)<\/strong><\/p>\n

Se trata de una rama de la inteligencia artificial cuyo cometido es el de ayudar a interpretar, comprender y manipular el lenguaje humano a los ordenadores. Busca por tanto acercar la comunicaci\u00f3n de los humanos a los sistemas inform\u00e1ticos.<\/strong><\/p>\n

Redes neuronales<\/strong><\/p>\n

Son una variedad de tecnolog\u00edas de Deep Learning. Estas toman como modelo las funciones y estructuras de las redes neuronales de humanos<\/strong> y animales. En estos casos, la informaci\u00f3n fluye a trav\u00e9s de la red neuronal y afecta a su estructura haciendo que aprenda en funci\u00f3n de su entrada o salida.<\/p>\n

Sobreajuste<\/strong><\/p>\n

Aparece cuando un modelo busca predecir una tendencia<\/strong>, pero los datos generan demasiado ruido, esto hace que el modelo sea inexacto ya que no ayuda a reflejar la realidad de los mismos.<\/p>\n

Transfer Learning<\/strong><\/p>\n

Es la aplicaci\u00f3n del conocimiento adquirido por la m\u00e1quina para poder resolver un problema tras completar una tarea diferente. <\/strong>Es decir se trata de la aplicaci\u00f3n de una soluci\u00f3n adquirida a un problema distinto al planteado inicialmente.<\/p>\n

Vectorizaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Ayuda a mejorar el rendimiento ya que permite ejecutar una sola instrucci\u00f3n<\/strong> en diferentes objetos de datos de manera paralela dentro de un \u00fanico n\u00facleo de CPU.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El Deep Learning es una parte muy importante de la inteligencia artificial que busca un funcionamiento similar al del cerebro humano. Es decir, su objetivo es que las m\u00e1quinas puedan \u201caprender\u201d tal y como lo hacen los humanos. 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