Curso de TensorFlow.js

Curso de TensorFlow.js

Alejandro Santamaria

Alejandro Santamaria

Redes Neuronales, una visita express

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Recursos

Aportes 15

Preguntas 3

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  • Buscamos construir una inteligencia artificial para reproducir (o tratar) de reproducir algunas de las funciones del ser humano.
  • El aprendizaje de m谩quina es la capacidad de un equipo de c贸mputo de aprender y reproducir procesos en base a datos de entrada.
  • Los primeros modelos de redes neuronales se basan en un perceptr贸n simple: una neurona artificial 煤nica, representada por un modelo matem谩tico (entradas, procesamiento, salidas).
  • El perceptr贸n recibe datos de entrada que luego multiplica por pesos espec铆ficos y suma para pasar por una funci贸n de activaci贸n que va a determinar un valor (o no) de salida.

Componentes de una neurona biol贸gica

  • Dendritos: lugares en donde entra la informaci贸n a la neurona.
  • N煤cleo: centro de procesamiento de informaci贸n.
  • Ax贸n: conector entre el n煤cleo y terminales
  • Sinaxis: conexiones entre neuronas.

Dependiendo del nivel de activaci贸n de la informaci贸n de entrada, se decide si esa informaci贸n se transmite a otras neuronas y con que intensidad.

La intensidad depender谩 de la actividad que este siguiendo y del m贸dulo de redes neuronales que esten interviniendo.

Componentes de una neurona artificial (Perceptr贸n simple)

  • Pesos (w-1, w-2鈥): fuerza de conexi贸n entre las entradas y el n煤cleo.
  • bias: descriminador, determina si la informaci贸n se transmite a las siguientes neuronas.
  • out: (salida), conexiones entre neuronas.

Las funciones de activaci贸n imitan los procesos de aprendizaje de forma m谩s natural.

Resumen

- 驴Porqu茅 buscar construir una inteligencia artificial? R: Para reproducir algunas de las funciones del ser humano.
- 驴Qu茅 es el aprendizaje de m谩quina?R:Capacidad de una m谩quina de aprender un proceso en base a los datos que recibe
- 驴En qu茅 se basan los primeros modelos? R: Perceptr贸n simple (neurona 煤nica) representada por un modelo matem谩tico.
- 驴C贸mo funciona una neurona?R: Tiene entradas, el procesamiento y discriminador, salida
- 驴Cu谩l es el funcionamiento b谩sico de un perceptr贸n? R: se multiplican los pesos por las entradas, se pasa a trav茅s del discriminador y se mete a una funci贸n de activaci贸n, puede ser la Sigmoide.

> El aprendizaje de m谩quina sirve para Responder preguntas y procesar datos.

Acabo de entrar al curso, estaba un poco desanimado porque estoy en la ruta de Backend con JS y 茅ste curso apareci贸 justo dos cursos atr谩s; pero ahora que decid铆 iniciarlo veo la joya que acabo de encontrar鈥 en fin gracias Platzi 馃槃

Perceptr贸n simple: neurona artificial representada por un modelo matem谩tico.

Vi luz y entre, lo esperaba hace rato al curso. De paso descanso un poco de tanto curso de CSS que venia haciendo.

Sinapsis! 鉁岋笍

El cerebro es una m谩quina compleja.


Y1 = W1.X1 + W2.X2 + b

Excelente clase

Hay un error un error algebraico en el minuto 7:00.

-3+1x7+0x3 = 4 鈮 5

Bueno aca hay muchos conceptos errados.

  1. El cesgo o bias no tiene que ser nesesariamente mayor a cero para que la neurona se active, tanto este como los pesos de los diferentes inputs o entradas del perceptron pueden tener diferentes valores de menos infinito a infinito. El cesgo tambien se denomina como Wo por esta razon.

  2. La utilidad de la funcion de activacion no es optimizar y hacer que el funcionamiento sea mas natural. Su funcion es realizar una deformacion no lineal del resultado, para permitir el apilamiento de varios perceptrones, de lo contario estos colapasan en una funcion lineal no diferente a una regresion lineal.

  3. El valor de el cesgo y de los pesos, se define durante el entrenamiento de las red, y definir sus valores iniciales es todo un arte, como es el de Xavier o el mas usado TeHan.

Como ultimo, pero esto ya es creencia personal. No es el objetivo del hombre crear automatas, es de la humanidad. Las mujeres han aportado mucho al campo d ela inteligencia artificial y lo siguen haciendo.

Genial

La unidad fundamental del funcionamiento del cerebro es la neurona:
Dendritas, son los lugares por donde entra la informaci贸n, a su n煤cleo donde toda esa informaci贸n es procesada y el resultado de la informaci贸n pasa al ax贸n y a las terminales que la comunican a otras neuronas.