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A continuación, se explica cómo funciona el descenso de gradiente en el contexto de la regresión lineal múltiple:
Inicialización: Se inician los coeficientes del modelo con valores aleatorios o ceros.
Cálculo de las predicciones: Se utilizan los coeficientes actuales para hacer predicciones sobre el conjunto de datos de entrenamiento. Esto implica multiplicar cada característica de entrada por su correspondiente coeficiente y sumar todos estos productos para obtener una predicción.
Cálculo del error: Se calcula la diferencia entre las predicciones y los valores reales (etiquetas) del conjunto de entrenamiento. Esto da como resultado un vector de errores.
Cálculo del gradiente: Se calcula el gradiente de la función de costo con respecto a los coeficientes. El gradiente indica la dirección y la magnitud en la que los coeficientes deben actualizarse para minimizar la función de costo. Para el MSE, el gradiente se calcula como la derivada de la función de costo con respecto a cada coeficiente.
Actualización de coeficientes: Se actualizan los coeficientes multiplicándolos por una tasa de aprendizaje (learning rate) y restando el gradiente. Esta actualización mueve los coeficientes en la dirección que reduce el costo.
Iteración: Los pasos 2-5 se repiten iterativamente durante un número fijo de veces (épocas) o hasta que el costo converja a un valor mínimo.
Resultado final: Después de que el algoritmo haya convergido, los coeficientes resultantes se utilizan como los coeficientes óptimos para el modelo de regresión lineal múltiple.
El proceso se repite hasta que se alcance un criterio de convergencia o se haya realizado un número predeterminado de iteraciones. El descenso de gradiente es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y la optimización, y se utiliza para ajustar los parámetros de los modelos de manera que se minimice la diferencia entre las predicciones y los valores reales.[
]Estocastico-MSE-AULA-U856.py
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El descenso de gradiente estocástico (SGD, por sus siglas en inglés, Stochastic Gradient Descent) es un algoritmo de optimización utilizado para entrenar modelos de aprendizaje automático, como regresiones lineales o redes neuronales, minimizando una función de costo, como el error cuadrático medio (MSE). El SGD es una variante del descenso de gradiente que utiliza un solo ejemplo de entrenamiento (o un pequeño grupo de ejemplos, conocido como mini-lote o minibatch) en cada paso de actualización en lugar de utilizar todo el conjunto de datos en cada paso.[
b]AulaF_658-Gradiente_Estocastico.py
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El descenso de gradiente estocástico (SGD por sus siglas en inglés, Stochastic Gradient Descent) es un algoritmo de optimización ampliamente utilizado en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para entrenar modelos de machine learning, especialmente en el contexto de aprendizaje profundo (deep learning). SGD es una variante del algoritmo de descenso de gradiente clásico.
La principal diferencia entre el descenso de gradiente estocástico y el descenso de gradiente tradicional radica en cómo se actualizan los parámetros del modelo durante el proceso de entrenamiento. En el descenso de gradiente tradicional, se calcula el gradiente de la función de pérdida utilizando todo el conjunto de datos de entrenamiento en cada paso de la optimización, lo que puede ser computacionalmente costoso en conjuntos de datos grandes.
En contraste, en SGD, en cada paso de optimización se utiliza un único ejemplo de entrenamiento (o un pequeño lote de ejemplos de entrenamiento) de forma aleatoria. Esto introduce estocasticidad en el proceso, ya que el gradiente calculado en cada paso se basa en una muestra aleatoria de datos. Como resultado, el proceso de optimización es más rápido y puede converger a un mínimo local o global de la función de pérdida de manera más eficiente en muchos casos.
Los pasos generales del algoritmo de descenso de gradiente estocástico son los siguientes:
Inicializar los parámetros del modelo de manera aleatoria o utilizando algún valor inicial.
Mezclar aleatoriamente el conjunto de datos de entrenamiento.
Realizar iteraciones sobre el conjunto de datos de entrenamiento, tomando un ejemplo (o un pequeño lote) a la vez.
Calcular el gradiente de la función de pérdida con respecto a los parámetros utilizando el ejemplo seleccionado.
Actualizar los parámetros del modelo utilizando el gradiente calculado y una tasa de aprendizaje predefinida.
Repetir los pasos 3-5 durante un número fijo de iteraciones o hasta que se cumpla un criterio de convergencia.
El uso de SGD es beneficioso en situaciones donde el conjunto de datos es grande o cuando se necesita un entrenamiento rápido. Sin embargo, la estocasticidad puede hacer que el proceso sea más ruidoso y requiera una sintonización cuidadosa de hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje. Además, existen variantes de SGD, como el Mini-Batch Gradient Descent, que toman un pequeño lote de ejemplos en lugar de uno solo, lo que ayuda a suavizar las actualizaciones de parámetros sin la necesidad de calcular el gradiente en todo el conjunto de datos.*****************************************************************************************************
Hilario Iglesias Martínez
ClaseViernes-F543.py
DESCENSO DE GRADIENTE BATCH
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El "descenso de gradiente tipo Batch" es una técnica de optimización utilizada en el aprendizaje automático y la estadística para ajustar los parámetros de un modelo matemático, como una regresión lineal o una red neuronal, de manera que se minimice una función de costo específica. Es una de las variantes más simples y fundamentales del descenso de gradiente.
Aquí tienes una explicación de cómo funciona el descenso de gradiente tipo Batch:
Inicialización de parámetros: Comienza con un conjunto inicial de parámetros para tu modelo, que generalmente se eligen de manera aleatoria o se establecen en valores iniciales.
Selección de lote (Batch): En el descenso de gradiente tipo Batch, se divide el conjunto de datos de entrenamiento en lotes o subconjuntos más pequeños. Cada lote contiene un número fijo de ejemplos de entrenamiento. Por ejemplo, si tienes 1000 ejemplos de entrenamiento, puedes dividirlos en lotes de 32 ejemplos cada uno.
Cálculo del gradiente: Para cada lote, calculas el gradiente de la función de costo con respecto a los parámetros del modelo. El gradiente es una medida de cómo cambia la función de costo cuando se hacen pequeños ajustes en los parámetros. Indica la dirección en la que debes moverte para minimizar la función de costo.
Actualización de parámetros: Después de calcular el gradiente para cada lote, promedias los gradientes de todos los lotes y utilizas ese gradiente promedio para actualizar los parámetros del modelo. Esto se hace multiplicando el gradiente promedio por una tasa de aprendizaje (learning rate) y restando ese valor de los parámetros actuales. El learning rate controla el tamaño de los pasos que das en la dirección del gradiente.
Repetición: Los pasos 2-4 se repiten varias veces (llamadas épocas) a través de todo el conjunto de datos de entrenamiento. Cada época consiste en procesar todos los lotes y ajustar los parámetros del modelo.
Convergencia: El proceso de ajuste de parámetros continúa hasta que se alcanza un criterio de convergencia, que generalmente se establece en función de la precisión deseada o el número de épocas.
El descenso de gradiente tipo Batch es eficiente en términos de cómputo, ya que utiliza todos los datos de entrenamiento en cada paso de actualización de parámetros. Sin embargo, puede ser lento en conjuntos de datos grandes, y su convergencia puede ser más lenta en comparación con otras variantes del descenso de gradiente, como el descenso de gradiente estocástico (SGD) o el mini-batch SGD.
En resumen, el descenso de gradiente tipo Batch es una técnica de optimización que ajusta los parámetros de un modelo mediante el cálculo y la actualización de gradientes en lotes de datos de entrenamiento, con el objetivo de minimizar una función de costo. Es una parte fundamental en la optimización de modelos de aprendizaje automático.
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Ejecucion.
Bajo consola de Linux.
python3 ClaseViernes-F543.pyDerivada_Descenso_Gradiente_2.py
Que hace el programa:
Dada la parábola de esta función:
f(x)=(x ** 2 / 2)
Vamos a realizar la derivada inversa con regresión a partir
de un punto dado por:
init_x = 18.
También imprimiremos valores intermedios de x e y, y su valor de gradiente mínimo.
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Ejecucion bajo consola Linux.
python3 Derivada_Descenso_Gradiente_2.py
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Tambien se puede editar y ejecutar con Google Colab.
La aplicación de Bienestar y Autocuidado es una herramienta completa diseñada para ayudar a las personas a cuidar su bienestar físico y mental. Con esta aplicación, los usuarios pueden acceder a una variedad de funciones y características que les permiten mejorar su calidad de vida y mantener un equilibrio saludable.
La aplicación ofrece un seguimiento de actividades físicas, lo que permite a los usuarios registrar y monitorear sus entrenamientos, ya sea correr, caminar, hacer yoga u otras actividades. También incluye una biblioteca de meditaciones guiadas, con opciones para diferentes propósitos, como relajación, concentración y reducción del estrés. Los usuarios pueden elegir entre una variedad de meditaciones y establecer recordatorios para practicarlas regularmente.
Además, la aplicación proporciona recordatorios para beber agua y realizar estiramientos, ayudando a los usuarios a mantenerse hidratados y evitar la rigidez muscular. También ofrece consejos de nutrición y sugerencias para llevar una alimentación saludable, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas sobre su dieta.
Una función destacada de la aplicación es el diario personal, donde los usuarios pueden registrar sus pensamientos, emociones y experiencias diarias. Esto les brinda la oportunidad de reflexionar, expresarse y llevar un seguimiento de su bienestar mental. También pueden establecer metas personales y realizar un seguimiento de su progreso a lo largo del tiempo.
En resumen, la aplicación de Bienestar y Autocuidado es una herramienta completa que brinda a los usuarios la capacidad de cuidar su bienestar físico y mental de manera integral. Con características como el seguimiento de actividades físicas, meditaciones guiadas, recordatorios, consejos de nutrición y un diario personal, la aplicación fomenta el autocuidado y ayuda a los usuarios a llevar una vida equilibrada y saludable.
Dada dos fechas diferentes; en formato DateTime, esta función devuelve el tiempo transcurrido entre ambas en una sola cadena de texto. Indicando, años, meses, semanas, días, horas, minutos y segundos.
Observa que se toma en cuenta el singular del plural en las cantidades mayores a 1.
Saludos y comenten!
Es una aplicación de línea de comandos, a la que puedes pasar un color, y la aplicación transforma las imágenes de entrada a una imagen en escala de ese color (como si fuera una escala de grises, pero en lugar de gris, ese color).
Además, se puede asignar el valor global del alpha de la imagen, y también traducir un color concreto para que sea totalmente transparente (alpha = 0).
Se puede desactivar el componente alpha, por si la imagen de entrada es un .jpg, o por si hay alguna restricción que impide a la aplicación escribir con éxito la imagen transformada.
Si no conoces el código del color, puedes pasar un color: -color input y la aplicación te permitirá mover el ratón por la pantalla, y cuando pulses retorno de carro, se tomará el código del color sobre el que se encuentra el ratón.
(Esto no funciona correctamente en ciertos entornos, pero siempre podrás mover el ratón sobre tu color antes de lanzar la aplicación).
Este es un código sencillo que sirve como ejemplo de como se puede usar un DatagridView en vez de un comboBox, con el fin de tener un mejor panorama de los datos que se manejan, ya que el combobox es muy limitado y en el DataGridview se puede ve datos multiples como en este caso que se carga Código, apellidos y nombres.
Amigos de la Comunidad espero que les guste y que sea de gran utilidad para implementarlo en sus proyectos, sobre todo las personas que inician en este mundo de la programación
Realiza ordenamiento burbuja de un array con javascript
