Conceptos básicos del aprendizaje automático y algoritmo de retropropagación

¿Se ha preguntado qué puede hacer un sistema de aprendizaje automático? Los chatbots, el texto predictivo, las aplicaciones para la traducción de idiomas, las recomendaciones de Netflix y las redes sociales son todos productos de aprendizaje automático. El curso ilustrará los componentes de las redes neuronales artificiales con los pasos necesarios para aplicar el algoritmo de aprendizaje de los perceptrones y te familiarizará con los elementos de un perceptrón, como el sesgo, las ponderaciones y las funciones de activación. Explicamos cómo los perceptrones resuelven

A continuación, el curso explica la función de activación sigmoidea y la retropropagación en redes neuronales multicapa. Presentamos las condiciones de terminación de las redes multicapa y le mostramos cómo calcular los pesos de los nodos ocultos. Analizamos cómo funciona la retropropagación y cómo actualizar los pesos en la retropropagación. Identificamos las técnicas para construir los diferentes tipos de redes neuronales y los métodos para el aprendizaje sin supervisión. Antes de explicar la similitud y la disimilitud, abordamos el agrupamiento con enfoques como el agrupamiento particional

Por último, el curso analizará el algoritmo de agrupamiento en clústeres K-means para resolver problemas de agrupamiento. Mostramos ejemplos de aprendizaje basado en instancias y describimos el aprendizaje basado en K-Nearest Neighbor, el aprendizaje mediante razonamiento analógico, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje evolutivo. Describimos la aplicación y los desafíos del aprendizaje automático. ¿Sabía que la tecnología de los automóviles autónomos depende del aprendizaje automático? Este fascinante curso en línea gratuito mejorará su comprensión de las materias y pondrá en marcha su carrera profesional. ¿Por qué esperar? ¡Empieza a aprender hoy mismo!