Desde hace años, Google lleva trabajando en la automatización del diseño de modelos de machine learning. Como describimos en un post anterior, primero automatizando la búsqueda de los meta-parámetros (modelo a usar, número de capas, función de optimización) y después empleando únicamente operaciones matemáticas simples como bloques para diseñar el modelo. Fruto de esos trabajos... Seguir leyendo →
Automatización del diseño de modelos de machine learning
Como hemos visto en varios posts, en un algoritmo de machine learning tenemos varios tipos de parámetros que es necesario configurar para realizar una tarea óptima. Por un lado tenemos los parámetros (p.e. los pesos de una red neuronal) que se aprenden directamente usando un algoritmo de optimización como descenso por gradiente y los metaparámetros,... Seguir leyendo →