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Vídeo Nº 205: Redes Neuronales 14 - Técnica Batch (Procesado por Lotes)

El aprendizaje continuo (online) tiene grandes ventajas, pero para poderlo aplicar se deben usar varias técnicas que mejoren en rendimiento. Entre ellas están el descenso de gradiente estocástico y el procesado por lotes (batch) y mejoras en la tasa de aprendizaje.

https://www.youtube.com/watch?v=hkLNlvNT0us

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Vídeo Nº 204: Redes Neuronales 13 - Recomendaciones Filtrado Colaborativo

Tercer vídeo sobre aplicaciones en el mundo real de los contenidos vistos en los vídeos anteriores sobre regresión lineal, polinómica, logística, regularización y métricas. En este caso el segundo vídeo sobre sistemas de recomendación, concretamente cómo recomendar productos que han sido adquiridos por personas que tienen gustos similares.

https://www.youtube.com/watch?v=q2mv3zD2oiA

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Vídeo Nº 203: Redes Neuronales 12 - Recomendaciones Basadas en Contenidos

Segundo vídeo sobre aplicaciones en el mundo real de los contenidos vistos en los vídeos anteriores sobre regresión lineal, polinómica, logística, regularización y métricas. En este caso el primer vídeo sobre sistemas de recomendación, concretamente cómo recomendar productos parecidos a los que ya le gustan a un usuario.

https://www.youtube.com/watch?v=YfikiB9jTao

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Vídeo Nº 202: Redes Neuronales 11 - Detección de Anomalías

Primer vídeo sobre aplicaciones en el mundo real de los contenidos vistos en los vídeos anteriores sobre regresión lineal, polinómica, logística, regularización y métricas. En este caso se verá cómo detectar datos anómalos o raros y que no cumplen con los valores normales.

https://www.youtube.com/watch?v=xnmkS04NDu0

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Vídeo Nº 201: Redes Neuronales 10 - Máquinas Vectores Soporte (SVM)

Las matemáticas de las máquinas vectores soporte son muy complejas, pero todo se simplifica si se explican como una variante de la regresión logística. Se explicará las bases de las SVM y en qué consisten sus hiperparámetros y los famosos kernels.

https://www.youtube.com/watch?v=54IdI1y1TkE

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Vídeo Nº 200: Redes Neuronales 09 - Métricas

Las técnicas de medida de error más usadas en los algoritmos de machine learning, tanto en la clasificación como en la regresión. Especialmente, se explicará los problemas que hay con la métrica de la exactitud y cómo mejorarlo con la matriz de confusión.

https://www.youtube.com/watch?v=oAatK96maac

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Vídeo Nº 199: Redes Neuronales 08 - Regularización

Técnica para mejorar el rendimiento de los algoritmos de regresión, evitando así el sobreajuste. Agrega un nuevo término a la función coste y al descenso de gradiente tanto de la regresión polinómica como a la regresión logística. También se verá como aplicarla a la ecuación normal.

https://www.youtube.com/watch?v=gS-h7CaNNdY

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Vídeo Nº 198: Redes Neuronales 07 - Regresión Logística 02

La regresión logística es el corazón de las neuronas y de las redes neuronales. Son una combinación de una regresión lineal y la función sigmoide. En este segundo vídeo veremos su función coste y cómo aplicar el descenso de gradiente para poder implementar al completo la regresión, así como el uso de la misma. También se verá cómo realizar clasificación cuando tenemos múltiples clases.

https://www.youtube.com/watch?v=wDaTnoA-qvA

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Vídeo Nº 197: Redes Neuronales 06 - Regresion Logística 01

La regresión logística es el corazón de las neuronas y de las redes neuronales. Son una combinación de una regresión lineal y la función sigmoide. En este primer vídeo se ve, paso a paso, en qué consiste esta nueva forma de regresión que, paradójicamente, se usa para realizar clasificación.

https://www.youtube.com/watch?v=SuQ0IUanKHg

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Vídeo Nº 196: Redes Neuronales 05 - Regresion Polinómica

Para poder hacer regresión con datos que no se distribuyen de forma lineal, hay que usar funciones polinómicas. También se desvelará la ecuación normal, una forma de calcular los parámetros de una forma más directa, pero que tiene también sus problemas.

https://www.youtube.com/watch?v=TxZZ_nwYG88

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Vídeo Nº 195: Redes Neuronales 04 - Regresion Lineal 03

Para entender las redes neuronales, este es un vídeo muy importante (junto al anterior), porque en él se explican las bases de la regresión en la que se basan. Tercer vídeo sobre regresión lineal, donde se amplían las funciones para tratar múltiples atributos, finalizando con la vectorización matricial, lo que permite generar el pseudocódigo del algoritmo de regresión lineal.

https://www.youtube.com/watch?v=JlibydBZ-F8

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Vídeo Nº 194: Redes Neuronales 03 - Regresion Lineal 02

Para entender las redes neuronales, este es el vídeo más importante, porque en él se explican las bases de la regresión en la que se basan. Segundo vídeo sobre regresión lineal, donde se explica, paso a paso, en qué consiste y porqué funciona como funciona.

https://www.youtube.com/watch?v=e_UgXPP90LM

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Vídeo Nº 193: Redes Neuronales 02 - Regresion Lineal 01

Primer vídeo sobre regresión lineal, donde se explica la nomenclatura que se usará para explicar las regresiones y redes neuronales y también se hace una introducción a lo que es la regresión en general y la regresión lineal en particular, bases de las redes neuronales.

https://www.youtube.com/watch?v=Wf7RAmPas14

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Vídeo Nº 192: Redes Neuronales 01 - Bases Matemáticas

Explicación detallada de las matemáticas que vas a necesitar conocer para poder dedicarte a la investigación y desarrollo de algoritmos de regresión y redes neuronales.

https://www.youtube.com/watch?v=Ge3WlugiZk0

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PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERÍA Y CIENCIAS
Autor: Jay L. Devore
Editorial: CENGAGE learning (Thomson)
Edición: 6ª (año 2005)
ISBN: 970-686-457-1

Vídeo Nº 191: IA Aprendizaje - PCA y Reducir Dimensiones

En los algoritmos de aprendizaje (machine learning) es importante poder reducir las dimensiones (atributos, propiedades) de los datos para quedarnos con aquellos que sean los más significativos/importantes y reducir así la cantidad de cálculos. PCA nos ayuda también a resolver algunos problemas de k-Medias y EM gracias a su matriz de afinidad.

https://www.youtube.com/watch?v=qfC1jguQtsk

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