De lo contrario, ese nodo no transmitirá datos a la siguiente capa de la purple. Lo "profundo" en el aprendizaje profundo se refiere simplemente a la cantidad de capas de las neural networks. Una neural network que consta de más de tres capas (que incluirían la entrada y la salida) puede considerarse un algoritmo de aprendizaje profundo o una neural network profunda. Una neural network que solo tiene tres capas es solo una neural network básica.
El aprendizaje semisupervisado puede resolver el problema de no tener suficientes datos etiquetados para un algoritmo de aprendizaje supervisado. También ayuda si resulta demasiado costoso etiquetar suficientes datos. Para profundizar en las diferencias entre estos enfoques, consulte "Aprendizaje supervisado vs. no supervisado: ¿cuál es la diferencia?"
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En el lado negativo, machine learning requiere grandes conjuntos de check here datos de entrenamiento que sean precisos e imparciales. GIGO es el component operativo: basura dentro / basura fuera. Recopilar datos suficientes y disponer de un sistema lo bastante fuerte para ejecutarlos también puede suponer una merma de recursos.
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