Las redes neuronales convolucionales (CNN) utiliza numerosas réplicas idénticas de la misma red y cada capa se especializa en una tarea, cuyo resultado se utiliza en la siguiente capa para resolver problemas complejos.
La ventaja de esto es que permite a una red aprender una neurona una vez y utilizarla en numerosos lugares, simplificando el proceso de aprendizaje del modelo y reduciendo así el error. Esto ha hecho que las CNN sean especialmente útiles en el ámbito del reconocimiento de objetos y el etiquetado de imágenes.
Las CNN aprenden representaciones cada vez más complejas y abstractas. El reconocimiento de objetos en la CNN puede empezar con datos de pixeles sin procesar y aprender características muy específicas, como los bordes, formas básicas y complejas, patrones y texturas.
Se pueden destacar 5 desafíos del Big Data que se definen como V (volumen, velocidad, veracidad, variedad y valor). R. Narasimhan debatió sobre 3V c [...]
Leer más »En un mercado sobresaturado de información como el actual, cada vez es más difícil retener a los usuarios. Para las empresas, la competencia es cad [...]
Leer más »La tecnología Blockchain o cadena de bloques es conocida sobre todo como la arquitectura informática en la que se basa el Bitcoin y otras criptomone [...]
Leer más »Hoy vamos a hablar sobre cómo prever problemas de pagos y prever los problemas en aquellos clientes que actualmente no te lo están dando. En G [...]
Leer más »La inteligencia artificial (IA) puede cambiar la forma de gestionar los canales de ventas y clientes de las empresas fabricantes y distribuidoras de p [...]
Leer más »
