El taller de Bell.
¿Cómo puede una red neuronal mejorar sus predicciones?
En la lección anterior, entrenamos una red neuronal para identificar mesas redondas utilizando únicamente su área y su radio.
La red aprendió a partir de ejemplos y fue capaz de hacer predicciones reales.
Pero ¿qué ocurre si no estamos del todo convencidos de su capacidad de predicción?
Aprender a partir de un experimento
El escenario del Taller de Bell es un experimento que se centra principalmente en mostrar cómo mejorar la predicción de la primera lección.
Experimentando con el escenario, entenderemos qué es:
Más neuronas
¿Cómo puede mejorar la predicción si añadimos más neuronas internas a la red neuronal?
Arquitectura de las redes neuronales
Observar por primera vez cómo crece la red neuronal.
Precisión
Ver cómo el aumento de neuronas mejora la precisión de las predicciones.
¿Cómo experimentar con los escenarios?
Todo empieza al encontrarte en un escenario donde existe un problema que has de solucionar.
En este caso, nos encontramos en el escenario del Taller de Bell, y el problema que debemos resolver es determinar si una mesa es redonda o no con mayor precisión, aumentando el tamaño de la red neuronal.
Progresa por las secciones y comprueba tú mismo, de forma visual, cómo podemos mejorar el entrenamiento y, finalmente, conseguir una precisión casi perfecta.
01
Reflexión
02
Descubrimiento
03
Entrelazamiento
Continúa el experimento