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Con estas modificaciones el algoritmo logró un 90% de efectividad con muestras nuevas. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
A través de la transformada del coseno los audios se convirtieron en imágenes y con estas se pudo establecer una red neuronal convolucional. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Para mejorar el algoritmo se usó la transformada de Fourier, aplicación típica del procesamiento digital de señales. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Surgió un problema denominado sobreajuste, que quiere decir que la red solo se aprendió los audios y no las voces. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
El algoritmo desarrollado tuvo un 94% de aciertos con el entrenamiento. Pero en el momento de probarlo con audios nuevos, el algoritmo no funcionó. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
El algoritmo se entrenó con datos de los voluntarios del capítulo de CS, cada uno grabó en un ambiente no controlado 25 audios. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Existen muchas características en las personas que son únicas y con las que se pueden diferenciar a cada uno. La voz, la huella, la retina. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Juan Carlos Cabrera en su charla sobre el reconocimiento de voz basado en clasificación de huella vocal con técnicas de machine learning. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Luego de muchos entrenamientos del algoritmo de aprendizaje profundo mejoró la capacidad de cualquier persona en cualquier persona. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Un ejemplo del aprendizaje de enfoque profundo es un algoritmos que fuese capaz de ser bueno en todos los juegos del Atari. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
@pythonneiva @ColombiaPython El aprendizaje de enfoque profundo lo que busca es que un mismo algoritmos que cumpla muchas funciones al tiempo. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Existen muchas topologías de redes redes neuronales, cada día surgen nuevas con los avances de la neurología y la medicina. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
El gradiente de error se usa como función de error para disminuir el error en cada ciclo de entrenamiento. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
@pythonneiva @ColombiaPython El modelo más básico de las redes neuronales es el perceptrón, que posee múltiples entradas cada una con un peso específico que la activa o no. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
@pythonneiva @ColombiaPython El Deep Learning o aprendizaje profundo es una parte del Machine Learning que posee mejores características de aprendizaje. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
Los algoritmos evolutivos se basan en la teoría evolutiva de Darwin, en el hecho de que el conocimiento y el entrenamiento evoluciona. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
@pythonneiva @ColombiaPython Existen diferentes tipo de algoritmos de Machine learning como conexionistas, evolutivos, Bayesianos, Simbolistas y Analogistas. @pythonneiva #PythonNeiva #PythonColombia @ColombiaPython #HagamosComunidad #NeivaDesarrollaConPython
