Buscar un código de Python
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Descenso de Gradiente Estocástico (Stochastic Gradient Descent, SGD):
El descenso de gradiente estocástico es un enfoque de optimización en el que se actualizan los parámetros del modelo utilizando un solo ejemplo de entrenamiento o un pequeño subconjunto de ejemplos (mini-batch) en cada iteración.
En cada iteración, se selecciona aleatoriamente un ejemplo o un mini-batch para calcular el gradiente y actualizar los parámetros.
SGD es mucho más eficiente computacionalmente que el muestreo histórico de costos y es especialmente útil cuando se tienen grandes conjuntos de datos, ya que permite un entrenamiento más rápido y escalable.
En resumen, el muestreo histórico de costos utiliza todo el conjunto de datos en cada iteración, mientras que el descenso de gradiente estocástico utiliza un subconjunto aleatorio de datos en cada iteración. SGD tiende a ser más ruidoso debido a su aleatoriedad, pero puede converger a una solución aceptable en menos iteraciones. Ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas, y la elección entre ellos depende de las características del problema y los recursos computacionales disponibles. También existen variantes intermedias, como el Mini-batch Gradient Descent, que utilizan un tamaño de mini-batch moderado para combinar eficiencia y estabilidad en el entrenamiento de modelos.
Hilario Iglesias Martínez.
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ClaseAula-F896.py
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Este ejercicio, sencillo, para aprendizaje y seguimiento de los parámetros: peso,sesgo,costo, en un descenso de gradiente tipo Batch.
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Los términos "peso", "sesgo" y "costo" pueden tener diferentes significados dependiendo del contexto en el que se utilicen. Aquí te proporcionaré una breve descripción de cada uno de estos términos en diversos contextos:
Peso (Weight):
En el contexto de la física, el peso se refiere a la fuerza gravitatoria que actúa sobre un objeto debido a la atracción de la gravedad de la Tierra. Se mide en unidades de fuerza, como newtons o libras.
En el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, un "peso" se refiere a los coeficientes asociados con las conexiones entre neuronas en una red neuronal. Estos pesos determinan la fuerza y dirección de la influencia de una neurona en otra dentro de la red. Los pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento de la red para que la red pueda aprender y realizar tareas específicas.
Sesgo (Bias):
En el contexto de la estadística y el análisis de datos, el sesgo se refiere a la tendencia sistemática de un conjunto de datos o un modelo estadístico a producir resultados que se desvían de la verdad o de la población real debido a errores sistemáticos en el proceso de recopilación o modelado de datos.
En el aprendizaje automático, el sesgo (bias) es un término que se utiliza para referirse a un valor constante añadido a la salida de una función en una red neuronal. El sesgo permite que la red pueda modelar funciones más complejas, desplazando la función de activación. Es una especie de "ajuste" que ayuda a la red a aprender y generalizar mejor.
Costo (Cost):
En el ámbito empresarial y financiero, el costo se refiere a la cantidad de recursos (dinero, tiempo, esfuerzo, etc.) que se requiere para producir o realizar algo. Puede incluir costos directos e indirectos.
En matemáticas y optimización, el costo es una medida de la cantidad que se desea minimizar o maximizar en un problema. Por ejemplo, en la optimización lineal, se busca minimizar una función de costo sujeta a ciertas restricciones.
En el contexto del aprendizaje automático y la optimización de modelos, el costo es una medida de cuán bien está funcionando un modelo en relación con los datos de entrenamiento y se utiliza para ajustar los parámetros del modelo durante el proceso de entrenamiento. El objetivo es minimizar el costo para que el modelo se ajuste mejor a los datos y pueda realizar predicciones precisas en nuevos datos.
Estos son conceptos que pueden ser ampliamente aplicados en diversos campos y contextos, por lo que su significado puede variar según el contexto específico en el que se utilicen.El presente código, permite al usuario, reproducir un archivo de audio (en formato ".wav"), escogiéndolo de una lista. A su vez, el programa se comunicará al usuario tanto a través de mensajes de texto como por mensajes de voz.
El programa se inicia, pidiendo el ingreso de la ruta al directorio en el que se encuentran los audios. Tras ello el usuario usará los comandos de voz para realizar las siguientes acciones:
COMANDOS PRINCIPALES:
"lista": Muestra la lista, numerada de archivos de audio, presentes en la carpeta indicada. Para reproducir uno de los archivos el usuario dirá en voz alta el número correspondiente al audio deseado (Este procedimiento también se seguirá para cambiar de micrófono).
"para": Finaliza la reproducción en
curso de un audio.
"cambia micrófono": Despliega un listado con los micrófonos disponibles, para su selección numérica.
"comandos": Muestra la lista de comandos principales.
"fin": Finaliza la ejecución del programa.
Código de ejemplo de conexion de python 3+ con firebird 3. Funciona de forma estandar en linux/windows.
Adjunto archivo de ejemplo funcional.
Cualquier código repetitivo que en proyectos grandes se hagan repetitivos como por ejemplo los métodos de interfaz, llamadas a BBDD o intalación de CRUD, clases en POO, etc gracias a varias librerías podemos ahorrar tiempo.
Es importante saber que a la hora de ejecutar los comoandos es muy importante colocar el cursor don queires que se pegue el autocompletado.
Todo cógigo tedioso, repetitivo y esqueletos, podemos llegar a ahorrar bastante tiempo
Acortador de URL con
python.
Grabadora de pantalla de 3 botones:
Botón "Record/Stop": Inicia grabación de pantalla o detiene grabación en
curso.
Botón "Screenshot": Realiza captura de pantalla.
Botón "Select Folder: Selecciona la carpeta en la que se guardará la grabación o captura.
Este código es una simple clase de Python para poder ejecutar query's contra MySQL utilizando MySQLdb.
Hoy en día todo cuenta, y una de las cosas que se mirar para el seo, es la cantidad de contenido de la pagina web en relación a su peso en Kb.
Este script obtiene el peso de nuestro contenido, el contenido de nuestros CSS, JS y código HTML, para posteriormente obtener el tanto por ciento de contenido en relación al total de la pagina.
Se ejecuta:
python start.py http://www.lawebdelprogramador.com/cursos/
Devuelve algo como:
Error file: http://www.lawebdelprogramador.com///pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js
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Url: http://www.lawebdelprogramador.com/cursos/
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JS: 186 Kb (191,124 bytes)
CSS: 75 Kb (77,541 bytes)
Web: 87 Kb (89,728 bytes)
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total: 349 Kb (358,393 bytes)
content of user: 99 Kb (101,769 bytes)
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content user: 27.473% OK
Explicación del resultado
Error file: http://www.lawebdelprogramador.com///pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js
Indica que no se ha encontrado el archivo especificado. todos los archivos que no pueda descargar
los mostrara en este listado
Url: http://www.lawebdelprogramador.com/cursos/
Indica la url descargada
JS: 186 Kb (191,124 bytes)
Indica el tamaño de la suma de todos los archivos js de la pagina
CSS: 75 Kb (77,541 bytes)
Indica el tamaño de la suma de todos los archivos css de la pagina
Web: 87 Kb (89,728 bytes)
Indica el tamaño de todo el contenido html de la pagina
content of user: 99 Kb (101,769 bytes)
Indica el tamaño del contenido de nuestra web, lo que el usuario visualiza
content user: 27.473% OK
El resultado es un 27.43% de contenido en relación al total descargado
El siguiente código muestra un grid en pantalla por el que se puede desplazar usando los botones de dirección:
Botón de dirección derecha: Desplazamiento hacia la derecha.
Botón de dirección izquierdo: Desplazamiento a la izquierda.
Botón de dirección superior: Desplazamiento hacia adelante.
Botón de dirección inferior: Desplazamiento hacia atrás.
Botones 'o', 'p', 'k' y 'l': Desplazamientos en diagonal.
