Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Fonaments de L'Inteligencia Artificial, • Xarxes Neuronals…
Fonaments de L'Inteligencia Artificial
ARBRES DE DECISIÓ
FUNCIONAMENT
Es basa en un conjunt de regles simples. En cada node es pren una decisió, l es branquesrepresenten les opcions i a cada fulla es troba una clasificació o decisió final
MESURES DE QUALITAT
Les mesures de qualitat són l'entropia que és la mesura de la incertesa i la ganancia d'informació que separa les dades per prendre decisions més clares
QUE SÓN
Els arbres de desició és un model utilitzat per a la presa de desicions automàtiques. S'organitza de manera jeràrquica, des d'un node inicial (arrel) passant per diverses decicions (branques), fins a arribar a un resultat final (fulles)
APLICACIONS PRÀCTIQUES
Teé aplicacions com el diagnòstic mèdic, el crèdit bancari y la recomanació de productes per ajudar en alguns treballs
COMPOSICIÓ
-Node arrel:És el punt de partida, on es comença a prendre la desició
-Branques: Les línies que comenten els nodes
-Nodes interns: Nodes entre la arrel i les fulles. Cada node es una desició
-Fulles: El resultat final de l'arbre de desició
AVANTATGES I LIMITACIONS
Avantatges: És fàcil d'interpretar i no es necessiten dades complexes Limitacions.Poden sobreajustar-se, menys efectius amb dades sorolloses !
BIG DATA
Com es recullen
Les dades es recullen en grasns servidors com el de google o amazone
Com es procesa
Les dades es recullen es netejen i s'extreuen conclusions útils
Què és
El big data són grans cuantitats de dades que no poden ser procesades manualment
Exemples
Aquestes són unes quantes empreses que han utilitzat el big data
-Netflix
-Spotify
-Amazone
Com impacta a la societat
El big data impacta de diferents formes a la societat -Sanitat -Transport -Comerç electronic -Serveis financiers
XARXES NEURONALS
Què són
Una xarxa neuronal és un model d'aprenentatge automàtic inspirat en el
cervell humà.
Com funcionen
-Propagacií cap endavant
-Entrenament
-Funció dactivament
Parts
• Neurones •Capa d'entrada:
• Capes ocultes • Peses i biaixos
Com s'entrenen
Les xarxes neuronals s'entrenen amb dades, ajustant els pesos per
millorar les prediccions. Aquest procés es coneix com aprenentatge supervisat.
Tipus de xarxes neuronals
• Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN)
• Xarxes Neuronals Recurrent (RNN)
Treball fet per Eloi i Elies
