La estructura de redes neuronales no tienen una construcción estándar debido a que los datos no son los mismos en cada situación, teniendo dificultades a la hora de elegir hiperparámetros que generen resultados óptimos, ya sea por la cantidad de capas ocultas, funciones de activación, inicialización de pesos, entre otros. Para ello, se utilizan configuradores y métodos de investigación de operaciones para poder minimizar las funciones objetivos de evaluación de modelo de regresión y clasificación. Finalmente, se logra obtener buenos resultados debido a que se crea una estructura acorde a los datos utilizados para poder hacer las predicciones
Informe Final
La estructura de redes neuronales no tienen una construcción estándar debido a que los datos no son los mismos en cada situación, teniendo dificultades a la hora de elegir hiperparámetros que generen resultados óptimos, ya sea por la cantidad de capas ocultas, funciones de activación, inicialización de pesos, entre otros. Para ello, se utilizan configuradores y métodos de investigación de operaciones para poder minimizar las funciones objetivos de evaluación de modelo de regresión y clasificación. Finalmente, se logra obtener buenos resultados debido a que se crea una estructura acorde a los datos utilizados para poder hacer las predicciones
Ingeniería Civil Informática
