Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning

Uno de los conceptos más importantes del aprendizaje de máquina y en particular del aprendizaje profundo, son las funciones de pérdida o error, las cuales nos ayudan a guiar la creación/entrenamiento de nuestros modelos, por ejemplo, una red neuronal. Este video explica qué es una función de pérdida, por qué son importantes, y las funciones de pérdida más comunes tanto en clasificación como en regresión. Entre las funciones de pérdida explicadas se encuentran: Entropía Cruzada Binaria, Entropía Cruzada Categórica, Error Absoluto Medio (Mean Absolute Error - MAE) y Error Cuadrático Medio (Mean Squared Error - MSE).
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 10 de Junio). Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning [Video]. TH-cam. [Incluye aquí la URL del video]
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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Introducción
0:44 Qué es una función de pérdida
3:00 Por qué son importantes
7:03 Tipos de funciones de pérdida
7:49 Clasificación: Entropía cruzada
18:30 Funciones de Pérdida para Regresión
20:42 Regresión: Error Absoluto Medio (MAE)
22:18 Regresión: Error Cuadrático Medio (MSE)
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[@CodigoMaquina]

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[@pptmtz]

Gracias prof! Siempre se aprende algo nuevo con sus videos

[@reinerromero7265]

😄 Excelente explicación. Muchas gracias por su inestimable ayuda.

[@leonelazurdia]

Excelente cátedra. Agradezco tu gran labor de enseñanza.

[@CodigoMaquina]

@leonelazurdia muchas gracias. Con salud y un poco de tiempo, seguiremos haciendo estos videos :)

[@juliojaimesrivera5540]

Octavio hola, he seguido esta playlist de Inteligencia Artificial y Machine Learning de principio a final, los 50 videos, todos están muy bien explicados. Te comento que quiero presentar una tesis sobre Inteligencia Artificial orientado a la educación, por favor necesito sugerencias, recomendaciones, qué tema podría tocar y técnica de Inteligencia Artificial usar, sobre que esté siendo bastante usado en la actualidad, gracias.

[@_ediedi]

Excelente video como siempre, profe! Estaría padre que abordara el tema de los transformers!

[@CodigoMaquina]

Hola @_ediedi gracias por tus comentarios y por la sugerencia de Transformers. Efectivamente, para allá vamos. Al día de hoy, ya incluimos gradiente descendente, backpropagation, funciones de activación y pérdida, y próximamente incluiremos redes convolucionales, redes recurrentes, autoenconders y transformers :)

[@sklion5372]

grande, me sirvió mucho

[@CodigoMaquina]

@sklion5372 es un placer leer que los videos son de utilidad. Te agradezco mucho tus palabras :)