Redes neuronales y perceptrón multicapa

33 min

Bloque 11 — Algoritmos de clasificación
Objetivo: definir rigurosamente la neurona artificial y la arquitectura en capas, comprender el mecanismo de aprendizaje por retropropagación, saber parametrizar un MLPClassifier en un pipeline, y saber decidir si un perceptrón multicapa está justificado sobre datos tabulares.
Duración estimada: 55 minutos
Requisitos previos: capítulos 023 (escalado), 029 (fit / predict), 030 (error, pérdida, métrica), 031 (sobreajuste), 033 (reducir el sobreajuste), 036 (regresión logística)
Quizzes asociados: 043.1-quiz-neurone-artificiel.md a 043.7-quiz-positionnement-tabulaire.md

Vista previa: el resto de la lección está reservado a los inscritos.

¿Ya te inscribiste con un código?

Tu acceso está vinculado a tu cuenta, no a este enlace. Inicia sesión con el mismo correo que usaste en clase: tu curso te espera, no hace falta volver a introducir el código.

Iniciar sesión ¿Aún no tienes cuenta? Crear una

Esta lección forma parte del módulo «Algoritmos de clasificación»

Los primeros módulos del curso son de acceso libre. Para el resto hay tres opciones: comprar este curso de una vez, suscribirte, o introducir el código entregado en clase.

Suscribirme — 19 $ US/mes Volver al plan