Un autoencoder es un tipo de red neuronal artificial que se utiliza para aprender representaciones eficientes de datos. El objetivo principal de un autoencoder es reducir la dimensionalidad de los datos de entrada, es decir, comprimirlos en un espacio de características más pequeño, y luego reconstruir los datos de salida originales a partir de esta representación comprimida.
Un autoencoder consta de dos partes principales: el codificador y el decodificador. El codificador toma los datos de entrada y los transforma en una representación comprimida en el espacio de características. El decodificador toma esta representación comprimida y la utiliza para reconstruir los datos de salida originales.
La idea detrás de un autoencoder es que, al obligar al modelo a aprender una representación eficiente de los datos, también está obligando al modelo a identificar las características más importantes de los datos de entrada. Por lo tanto, los autoencoders son útiles para la reducción de la dimensionalidad, la eliminación de ruido de los datos y la detección de anomalías.
Cada día tenemos más presente la inteligencia artificial en las empresas y su crecimiento prácticamente se aplica en todos los sectores. Cuando fin [...]
Leer más »Ya tienes todo lo necesario para ponerte manos a la obra y empezar a trabajar con los datos de la empresa. Tras sortear los primeros obstáculos de ma [...]
Leer más »La captación de nuevos clientes es uno de los procesos con mayor importancia y dificultad para una empresa. Tradicionalmente ha sido necesario recurr [...]
Leer más »La Industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial se basa en la integración de tecnologías digitales en la producción y el procesamiento de bienes y [...]
Leer más »
