Breviario
Sesión 2
K-Means
Redes Neuronales Artificiales (ANN)
t-SNE
Clustering Jerárquico
Métodos de Detección de Anomalías
Entrenamiento de Redes Neuronales
DBSCAN
Evaluación de Clustering
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
PCA (Principal Component Analysis)
Evaluación de Reducción de Dimensionalidad
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Aplicaciones del Aprendizaje Profundo
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
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- Activa el seguimiento de usuarios;
- ¡Que fluya la comunicación!
Técnicas utilizadas para identificar datos que se desvían significativamente del comportamiento normal. Ejemplos incluyen Isolation Forest, One-Class SVM y métodos basados en la distancia.
(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) Algoritmo basado en la densidad que identifica clusters como áreas densamente pobladas de puntos, separadas por regiones de baja densidad. Es eficaz para encontrar clusters de forma arbitraria y manejar ruido.
Redes diseñadas para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes. Utilizan capas convolucionales para extraer características y capas de pooling para reducir la dimensionalidad.
Incluye la propagación hacia adelante de los datos, el cálculo del error mediante una función de pérdida, y la retropropagación para ajustar los pesos utilizando un algoritmo de optimización como el Gradiente Descendente.
Algoritmo de clustering que particiona los datos en kkk grupos basados en la minimización de la varianza dentro de cada grupo. El proceso iterativo incluye la asignación de cada punto al cluster más cercano y la recalculación de los centroides.
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Evaluación de cómo las técnicas de reducción de dimensionalidad preservan la estructura de los datos, incluyendo la capacidad para visualizar y entender la distribución de los datos en el espacio reducido.
El aprendizaje profundo es una subárea del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas (redes neuronales profundas) para modelar y aprender representaciones complejas de los datos.
Métodos para evaluar la calidad de los clusters, como el índice de Silhouette, que mide cómo de similar es un punto a su propio cluster en comparación con otros clusters.
Técnica de reducción de dimensionalidad que transforma los datos a un nuevo espacio de características basado en la varianza máxima. Utiliza componentes principales para simplificar los datos mientras se preserva la mayor cantidad de información.
Redes compuestas por capas de nodos (neuronas) interconectados. Cada conexión tiene un peso ajustable, y cada nodo aplica una función de activación a la entrada para producir una salida.
Método que construye una jerarquía de clusters mediante la agrupación sucesiva de puntos o clusters. Puede ser aglomerativo (bottom-up) o divisivo (top-down). El resultado se puede representar mediante un dendrograma.
(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) Técnica de reducción de dimensionalidad no lineal que mapea datos de alta dimensión a un espacio de menor dimensión, preservando la estructura local. Es especialmente útil para visualización de datos en 2D o 3D.
Redes diseñadas para trabajar con datos secuenciales o temporales, como texto o series temporales. Utilizan conexiones recurrentes para mantener información sobre secuencias anteriores.
El aprendizaje profundo se aplica en diversas áreas, como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática, la generación de texto, y el análisis de sentimientos. Las redes neuronales profundas son clave en muchos sistemas de inteligencia artificial actuales.
Machine learning - breviario s2
CSTI
Created on November 11, 2024
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Clustering Jerárquico
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DBSCAN
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Técnicas utilizadas para identificar datos que se desvían significativamente del comportamiento normal. Ejemplos incluyen Isolation Forest, One-Class SVM y métodos basados en la distancia.
(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) Algoritmo basado en la densidad que identifica clusters como áreas densamente pobladas de puntos, separadas por regiones de baja densidad. Es eficaz para encontrar clusters de forma arbitraria y manejar ruido.
Redes diseñadas para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes. Utilizan capas convolucionales para extraer características y capas de pooling para reducir la dimensionalidad.
Incluye la propagación hacia adelante de los datos, el cálculo del error mediante una función de pérdida, y la retropropagación para ajustar los pesos utilizando un algoritmo de optimización como el Gradiente Descendente.
Algoritmo de clustering que particiona los datos en kkk grupos basados en la minimización de la varianza dentro de cada grupo. El proceso iterativo incluye la asignación de cada punto al cluster más cercano y la recalculación de los centroides.
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Evaluación de cómo las técnicas de reducción de dimensionalidad preservan la estructura de los datos, incluyendo la capacidad para visualizar y entender la distribución de los datos en el espacio reducido.
El aprendizaje profundo es una subárea del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas (redes neuronales profundas) para modelar y aprender representaciones complejas de los datos.
Métodos para evaluar la calidad de los clusters, como el índice de Silhouette, que mide cómo de similar es un punto a su propio cluster en comparación con otros clusters.
Técnica de reducción de dimensionalidad que transforma los datos a un nuevo espacio de características basado en la varianza máxima. Utiliza componentes principales para simplificar los datos mientras se preserva la mayor cantidad de información.
Redes compuestas por capas de nodos (neuronas) interconectados. Cada conexión tiene un peso ajustable, y cada nodo aplica una función de activación a la entrada para producir una salida.
Método que construye una jerarquía de clusters mediante la agrupación sucesiva de puntos o clusters. Puede ser aglomerativo (bottom-up) o divisivo (top-down). El resultado se puede representar mediante un dendrograma.
(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) Técnica de reducción de dimensionalidad no lineal que mapea datos de alta dimensión a un espacio de menor dimensión, preservando la estructura local. Es especialmente útil para visualización de datos en 2D o 3D.
Redes diseñadas para trabajar con datos secuenciales o temporales, como texto o series temporales. Utilizan conexiones recurrentes para mantener información sobre secuencias anteriores.
El aprendizaje profundo se aplica en diversas áreas, como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática, la generación de texto, y el análisis de sentimientos. Las redes neuronales profundas son clave en muchos sistemas de inteligencia artificial actuales.