Introducción a machine learning
Algoritmos de Machine Learning: Preparación y Aplicación de Datos
Introducción al Machine Learning: Historia y Conceptos Básicos
Introducción a la Ciencia de Datos: Carga y Visualización de Conjuntos
Algoritmos Supervisados y No Supervisados en Machine Learning
Procesamiento y Análisis de Datos para Machine Learning
Algoritmos simples de machine learning
Modelos de Machine Learning: Uso, Implementación y Evaluación
Regresión Lineal: Predicción y Evaluación de Modelos Numéricos
Regresión Logística: Clasificación y Predicción de Probabilidades
Clasificadores de Bosque Aleatorio: Conceptos y Aplicaciones
Aprendizaje No Supervisado: Clustering con K-means
Guía práctica de algoritmos de machine learning con scikit-learn
Deep learning
Fundamentos de Redes Neuronales y Deep Learning
Mejora de Redes Neuronales: Ajuste, Overfitting y Dropout
Entrenamiento Efectivo de Redes Neuronales: Arquitectura y Tasa de Aprendizaje
Conclusiones
Curso de Fundamentos Prácticos de Machine Learning
Resumen del Curso de Machine Learning y Habilidades Avanzadas
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En el apasionante mundo de las redes neuronales, dominar la habilidad de crear modelos robustos y precisos es esencial. Este articulo buscará guiarte a través de los pasos necesarios para mejorar tus redes neuronales, asegurando que hagan predicciones estables y confiables al evaluar correctamente las preguntas planteadas. La clave está en encontrar el equilibrio adecuado entre diferentes metodologías y entender cuándo un modelo está haciendo un buen trabajo o cuándo necesita ajustes.
En primer lugar, comprender cómo los modelos se ajustan a los datos es crucial. Existen tres situaciones distintas respecto a esto:
Un desafío común en redes neuronales, dada su gran cantidad de parámetros, es el sobreajuste. Afortunadamente, contamos con técnicas como el dropout para mitigar este problema. Durante el entrenamiento, el dropout actúa desactivando temporalmente algunos nodos ocultos, lo que previene que el modelo adquiera demasiada información y se limite a memorizar.
El procedimiento de entrenamiento en redes neuronales implica un ciclo repetitivo de pases hacia adelante, cálculo de pérdidas y retropropagación. Un ciclo completo de este proceso, para cada dato, se denomina época. La clave está en encontrar el balance adecuado de épocas para garantizar que la red generalice bien.
Hasta ahora, hemos explorado las partes esenciales de una red neuronal:
Capas de la red:
Activación: Presente en las capas ocultas y de salida, permite obtener representaciones más complejas y detalladas de los datos de entrada.
El entrenamiento eficiente de una red neuronal es un proceso continuo y dinámico que implica:
Estas prácticas combinadas con el manejo adecuado del dropout y la evaluación del rendimiento de validación pueden guiarte hacia la creación de modelos más robustos. Si bien has aprendido mucho sobre ciencia de datos y redes neuronales hasta este punto, recuerda que siempre hay más por descubrir en el campo del machine learning. ¡Anímate a seguir explorando para expandir tus conocimientos! Nos encontraremos nuevamente en próximas oportunidades para profundizar aún más en este fascinante espacio.
Aportes 11
Preguntas 1
To understand a little bit more about overfitting and underfitting, I found this example:
Let’s Imagine we have three students, let’s call them student A, B and C respectively
Now, the professor decides to take a class test previosly before the official test, the class test would be the training set and the official test would be the test set
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Reference link: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/02/underfitting-overfitting-best-fitting-machine-learning/
Hay varias estrategias que se pueden utilizar para mejorar las predicciones de las redes neuronales.
El sobreajuste (overfitting) es un problema común en el aprendizaje de máquinas y ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos. Aquí hay algunas estrategias para prevenir el overfitting:
Más datos: Recopilar más datos de entrenamiento puede ayudar a prevenir el sobreajuste, ya que brinda al modelo una mayor variedad de ejemplos para aprender y generalizar. Cuantos más datos tenga, es menos probable que el modelo se ajuste demasiado a patrones específicos y se sobreajuste.
Validación cruzada: Utilizar técnicas de validación cruzada, como la validación cruzada k-fold, puede proporcionar una evaluación más robusta del rendimiento del modelo. Dividir el conjunto de datos en múltiples conjuntos de entrenamiento y validación, y promediar los resultados de varias iteraciones de entrenamiento y evaluación, puede ayudar a detectar si el modelo está sobreajustado.
Regularización: La regularización es una técnica que agrega una penalización adicional a la función de pérdida durante el entrenamiento. Los métodos de regularización más comunes son la regularización L1 y L2, que agregan términos de penalización basados en la magnitud de los pesos del modelo. Estos términos de penalización ayudan a evitar que los pesos se vuelvan demasiado grandes y reducen la complejidad del modelo, lo que puede ayudar a prevenir el sobreajuste.
Dropout: El dropout es una técnica que se aplica durante el entrenamiento y consiste en desactivar aleatoriamente un porcentaje de neuronas en cada capa durante cada paso de entrenamiento. Esto evita que las neuronas dependan demasiado de las demás y reduce la posibilidad de sobreajuste. Durante la inferencia o la evaluación, no se aplica el dropout y se utilizan todas las neuronas.
Early stopping: El early stopping implica detener el entrenamiento del modelo antes de que alcance el número máximo de épocas. Se monitorea el rendimiento del modelo en un conjunto de validación y se detiene el entrenamiento cuando el rendimiento en el conjunto de validación comienza a empeorar. Esto evita que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento y ayuda a encontrar un punto óptimo en términos de rendimiento en datos no vistos.
Reducción de la complejidad del modelo: Reducir la complejidad del modelo puede ayudar a prevenir el sobreajuste. Esto puede implicar la reducción del número de capas ocultas, el número de neuronas en cada capa o incluso el uso de una arquitectura de red neuronal más simple en general. Un modelo más simple es menos propenso a sobreajustarse y puede generalizar mejor.
Es importante recordar que no existe una solución única para prevenir el sobreajuste, y la elección de las estrategias adecuadas dependerá del problema y los datos específicos. A menudo, es útil experimentar con diferentes enfoques y encontrar la combinación adecuada de técnicas para obtener el mejor rendimiento del modelo.
Muy buen curso
Hay varias estrategias que se pueden utilizar para mejorar las predicciones de las redes neuronales. A continuación, se presentan algunas técnicas comunes:
Recopilar más datos: El rendimiento de las redes neuronales puede mejorar al proporcionar más datos de entrenamiento. Cuanto más variado y representativo sea el conjunto de datos, mejor podrá generalizar el modelo.
Preprocesamiento de datos: Aplicar técnicas de preprocesamiento de datos puede ayudar a mejorar las predicciones. Esto incluye la normalización de características, el manejo de valores atípicos, la eliminación de ruido y la selección de características relevantes.
Ajustar la arquitectura de la red: La elección de una arquitectura adecuada es fundamental. Puede considerar aumentar o disminuir el número de capas ocultas, el número de neuronas en cada capa, la elección de funciones de activación y otros hiperparámetros relacionados con la arquitectura de la red. La arquitectura debe adaptarse al problema específico y a los datos disponibles.
Regularización: La regularización es una técnica utilizada para evitar el sobreajuste (overfitting). Puede aplicar técnicas de regularización como la regularización L1 o L2, la eliminación de dropout o la normalización por lotes (batch normalization) para evitar que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento y mejore su capacidad de generalización.
Ajuste de hiperparámetros: Los hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote (batch size), el número de épocas, entre otros, pueden tener un impacto significativo en el rendimiento del modelo. Puede utilizar técnicas como la búsqueda en cuadrícula (grid search) o la optimización bayesiana para encontrar los mejores valores de hiperparámetros.
Ensamblado de modelos: Combinar las predicciones de varios modelos puede mejorar el rendimiento general. Esto se puede lograr mediante técnicas como el promedio de modelos, la votación o el apilamiento (stacking).
Aumento de datos: El aumento de datos implica generar ejemplos adicionales a partir de los datos existentes mediante técnicas como la rotación, el recorte, la inversión, la ampliación o la adición de ruido. Esto puede ayudar a ampliar el conjunto de datos de entrenamiento y mejorar la capacidad del modelo para generalizar.
Estas son solo algunas de las estrategias comunes para mejorar las predicciones de las redes neuronales. La elección de la técnica adecuada dependerá del problema específico y de los datos disponibles. Es recomendable probar diferentes enfoques y experimentar con diferentes combinaciones para obtener los mejores resultados.
Es increíble que con herramientas matemáticas dispuestas en nodos y relacionando estos mismos entre si, podamos manipular grandes cuerpos de información para entender los negocios, la vida, las enfermedades, nuestros sistemas, nuestras herramientas (el internet mismo), y en resumen, para vivir mejor. Que increible.
Los nodos ‘dropout’ son nodos específicos que no activamos en casos aleatorios para evitar que nuestro modelo haga overfitting. Es decir, arbitrariamente decidimos que ciertos nodos en una de nuestras capas ocultas/hidden layers no entrarán dentro del rango de activación
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