Los algoritmos de Inteligencia Artificial sí saben explicarse…
Hablo de algoritmos de Inteligencia Artificial, cómo, a pesar de lo que se suele decir son explicables y cómo a pesar de ello necesitamos la explinable AI
Inteligencia Artificial: machine learning, deep learning, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos
Hablo de algoritmos de Inteligencia Artificial, cómo, a pesar de lo que se suele decir son explicables y cómo a pesar de ello necesitamos la explinable AI
En este artículo comento cómo se produce un sesgo de género, en este caso en procesamiento de lenguaje natural, contemplandolo desde el algoritmo.
Reseña de ‘Python Deep Learning: introducción práctica con Keras y TensorFlow 2’, el Deep Learning explicado por Jordi Torres.
Un breve artículo en que se plantean cuatro problemas éticos ligados al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) según identifica Hacob Eisenstein.
Más de una vez hemos comentado en artículos de este blog algunos de los motivos que impulsan el crecimiento actual de la Inteligencia Artificial. Hace algo más de un mes, por ejemplo, veíamos los argumentos que aportaba François Chollet para el caso específico del Deep Learning donde nos hablaba de progresos en el hardware y la algoritmia y también…
En este ultimo post, al menos de momento, sobre elementos de diseño de redes neuronales, tratamos los optimizadores, el alma del algoritmo de aprendizaje.
Continuando con nyestro catálogo sencillo de componentes de redes neuronales, en este artículo hablamos de las funciones de pérdida.
En este post, y siguiendo con nuestra labor de catalogación de opciones de diseño comunes en redes neuronales, nos centramos en las funciones de activación.
Primero de los posts de la serie dedicada a catalogar de forma sencilla pero ilustrativa, elementos de diseño de redes neuronales. En este caso, capas.
En este post se explica la Estructura de una red neuronal como paso previo a otros artículos en que se catalogarán tipos y aplicación de algunos elementos.