Gradiente Descendente Paso a Paso con Python: Un Algoritmo de Optimización para Machine Learning
En este video se explica visualmente y paso a paso qué es y cómo funciona el algoritmo del gradiente descendente: uno de los algoritmos fundamentales para ajustar los parámetros de modelos de aprendizaje de máquina. El algoritmo es programado utilizando python. Además, la explicación está acompañada de múltiples visualizaciones y se realiza bajo el contexto de la técnica de regresión lineal por su simpleza relativa. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn / octaviogutierrez Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 10 de Enero). Gradiente Descendente Paso a Paso con Python: Un Algoritmo de Optimización para Machine Learning [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]. ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia Artificial (IA) y Ma... ) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 7:04 Optimizando un modelo de regresión lineal 17:43 Diferentes modelos con diferentes pendientes 21:52 Visualización del error (RSS) 24:11 Creación y derivada del error E(m) 36:46 Generalización para dos o más parámetros 39:11 Creación y derivada parcial del error E(m, b) 44:44 Pseudocódigo del gradiente descendente 50:08 Programación del gradiente descendente 1:02:10 Visualización del descenso del error ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. 📊 Los datos no mienten: La caída del cabello se frena con mantenimiento predictivo, no correctivo. El nuevo shampoo sólido anticaída de la co-fundadora de Código Máquina es el upgrade de alto rendimiento que tu hardware biológico necesita. 🧪💻🧬 👉 Consigue el tuyo y estabiliza el sistema: https://bit.ly/Sinhaki El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #Optimización #AprendizajeDeMaquina #MachineLearning #AprendizajeAutomático #DeepLearning #AprendizajeProfundo

An essential metric for classifiers: Area Under the ROC Curve (Receiver Operating Characteristic)

Perceptron Step by Step with Python: The Basis of Machine Learning Artificial Neural Networks

K-means (o K-medias) para detección de Clusters: Algoritmo e implementación con Python

Árboles de Decisión (decision trees) usando Entropía con Python

BACKPROPAGATION: Cómo Aprende Matemáticamente una Red Neuronal Artificial Paso a Paso con Python

Cross-validation (o Validación Cruzada) para Evaluar Modelos de Machine Learning con Python

Optimiza tus Modelos de Machine Learning ajustando Hiperparámetros con Python

🔥 GOD UNLEASHES the Truth | Psalms 23, 35, 91 and 112 To Break Curses and Activate Abundance

Using Catholic Saints for Witchcraft | Real Stories and Witch Secrets

Place your brain in the frequency of wealth, prosperity and total abundance - Attraction Law

Escalamiento, Normalización y Estandarización de Datos con Python para Ciencia de Datos

Instant Focus Mode – 40Hz Gamma Brainwave Music for Deep Focus & Productivity

Gradiente Descendente desde cero con Python | Deep Learning 101

Análisis de Componentes Principales (PCA) para Reducir la Dimensionalidad de Datos usando Python

La Muerte de las Neuronas: Problema del Desvanecimiento del Gradiente en Redes Neuronales Profundas

Regresión Lineal con Python

Logistic Regression with Python

Funciones de activación a detalle (Redes neuronales)

Gradient Descent – REDES NEURONALES - (Parte 5)

