Introducir ruido aleatorio.
Optimizar los parámetros.
Ajustar las ponderaciones.
Introducir no linealidades.
Propagar el error hacia atrás
Modelos de regresión logística
Árboles de decisión aleatorios.
Analizar todos los componentes.
Los agrupamientos jerárquicos.
Redes neuronales recurrentes.
Scikit-learn.
TensorFlow.
Matplotlib.
Pandas.
Numpy.
Modelos regresión lineal.
Capas interconectadas.
Métodos de optimización.
Algoritmos agrupamiento.
Funciones de activación.
Analizar relaciones lineales.
Identifica las características.
Generar imágenes realistas.
Clasificar datos categóricos.
Reconoce patrones complejos.
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