El algoritmo favorito para mí (hasta ahora) es el algoritmo de descenso de gradiente . Se utiliza en el aprendizaje automático para optimizar los pesos mientras se entrena redes neuronales que a su vez optimizan la predicción.
Inicialmente, cuando comencé mi viaje en el campo del aprendizaje automático, me encontré con esta palabra varias veces. Me lo describieron como el algoritmo más importante en Machine Learning. Así que sentí mucha, mucha curiosidad por aprender este algoritmo y tener en mis manos el teclado que lo codificaba. Lo busqué en Internet, vi videos en you-tube y, finalmente, cuando me uní al curso Coursera de Introducción a Aprendizaje Automático de Andrew NG, pude obtener una claridad del algoritmo.
Durante mi expedición de búsqueda, encontré varias técnicas nuevas, como un algoritmo llamado Ecuación normal, que es mucho más rápido que el Descenso de gradiente (hasta cierto límite), lo que me ayudó a escalar en el campo del Aprendizaje automático.
- ¿Cuál es el mejor curso de algoritmo para comenzar a resolver problemas y convertirse en un ingeniero de software? Encontré tres cursos. ¿Me pueden ayudar a elegir uno?
- ¿Cuál es el mejor algoritmo de sustracción automática de fondo para una sola imagen?
- ¿Cuáles son los usos de diferentes algoritmos de clasificación como burbuja, selección, inserción, shell, fusión, montón, rápido, árbol, raíz, conteo y clasificación de cubetas en escenarios de la vida real?
- ¿Hay algoritmos con complejidad [math] \ mathcal {O} [/ math] [math] (\ sqrt {\ log (n)}) [/ math]?
- ¿Cuál es el proceso de un algoritmo de red neuronal convolucional para un OCR?
Nota: -Todavía estoy aprendiendo. Actualizaré esta respuesta cada vez que encuentre un algoritmo que desafíe las leyes y me haga sentir como si hubiera logrado algo 🙂
