Underfitting y Overfitting en las Redes Neuronales

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En este video veremos dos conceptos muy importantes del Machine Learning: el Underfitting y el Overfitting, y cómo afectan el entrenamiento de las Redes Neuronales.

Estos dos comportamientos se pueden observar, por ejemplo, cuando queremos usar un modelo para clasificar un set de datos, pero al validarlo observamos que la precisión obtenida es relativamente baja. Comprender estos dos conceptos es útil para determinar el tipo de modelo a utilizar en un caso particular así como para determinar la complejidad del modelo.

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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.

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