¿Por Qué la Optimización en ML?

Cómo aprenden realmente los modelos, del descenso por gradiente básico a Adam

El aprendizaje automático parece predicción, clasificación, generación, recomendación. Por debajo, es un mismo acto matemático que se repite: elegir números, medir qué tan mal están, y luego cambiar esos números para reducir ese mal desempeño. Eso es la optimización.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ ¿Por Qué la Optimización en ML?
← Desigualdades de Concentración (breve)La Tasa de Aprendizaje →