La pregunta es demasiado amplia, me temo. Hay demasiados modelos en el campo de Aprendizaje automático para poder generalizarlos todos con un enfoque único sobre cómo aprender los pesos. El método depende del modelo específico que esté utilizando.
Dicho esto, lo que suele suceder es esto (tenga en cuenta que estoy discutiendo sobre modelos supervisados. El aprendizaje no supervisado es un escenario completamente diferente):
- Usted asigna ponderaciones a varias características del conjunto de datos, ya que todas son cero o con valores aleatorios o con su intuición de lo que podría funcionar (la intuición generalmente funciona cuando la tarea en cuestión es muy pequeña).
- En función de los valores asignados a los pesos, el modelo utilizado calculará la salida. Llamemos a esta salida O.
- La salida real se etiquetará con cada ejemplo en el conjunto de datos. Considéralo como T.
- Obviamente, dado que los pesos asignados durante la inicialización no conducirán a la salida objetivo exacta, habrá algún error (E).
- E = O – T. (Esto se hace en forma de vector usando Numpy o MATLAB / Octave).
- Este error se traducirá en la alteración de los pesos.
- Dependiendo del número de iteraciones y el umbral de error deseado, O comenzará a emular T (aunque no completamente. Si O es exactamente lo que T es, es probable que tenga un sobreajuste) o el modelo se agotará al tratar de aprender pesos.
- Al final, obtienes el vector de peso que genera una O aceptable o te quedas sin el número de iteraciones preespecificadas.
Nuevamente, este es solo un enfoque de grano muy grueso para aprender los pesos de un modelo ML. La respuesta entrará en detalles cuando el modelo sea más específico.
- Tiene una lista vinculada en la que cada nodo es otra lista vinculada. ¿Cómo encuentra el elemento Kth más exclusivo entre todos los nodos en el momento más óptimo?
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Espero que haya ayudado.
