Este artículo surgió con la idea de filosofar acerca de las IAs de generación de imágenes como DALL-e, Stable diffusion o Midjourney, y sobre si son capaces crear o no arte. De intentar comprender si el modelo detrás puede llegar a aprender, o si únicamente copia y pega patrones en base a las direcciones que…
Sin duda uno de los problemas más recurrentes en la historia de la informática se trata del procesamiento y análisis de imágenes. Es decir, dotar a las máquinas de “ojos” que les permitan comprender el entorno que las rodea y tomar decisiones en función al medio. Este campo de estudio recibe el nombre de visión…
Tal y como vimos en el capítulo anterior, Redes Neuronales y Deep Learning. Capítulo 3: Descenso por gradiente, nos permitía optimizar la función de coste en función a los parámetros de la neurona. De esta forma somos capaces de encontrar una combinación de dichos parámetros que minimice el error en las predicciones de nuestra red….
En el capítulo de hoy hablaremos sobre el descenso por gradiente, un algoritmo de optimización que juega un papel clave en el campo del Machine Learning. Tal y como mencionamos en capítulos anteriores, “Redes Neuronales y Deep Learning. Capítulo 2: La Neurona” y “Redes Neuronales y Deep Learning. Capítulo 1: Preludio”, una neurona puede verse…
Etimología y definición En general la etimología de la red neuronal, tal y como vimos en el capítulo anterior “Redes Neuronales y Deep Learning. Capítulo 1: Preludio”, viene inspirada por las redes neuronales biológicas que forman parte del cerebro humano. En este sentido, el paralelismo es directo entre las neuronas de una red neuronal artificial…
Uno de los principales activos para las compañías aseguradoras son sus clientes, es por eso que la mayoría de sus esfuerzos repercuten sobre ellos, siendo las principales actividades la captación y la retención de los mismos. Mientras que la captación se relaciona con nuevos cliente, la retención incide en la fidelización y la identificación de posibles fugas. La…
