4 - Tipos de funciones
Lección 4 del curso Cálculo para Ciencia de Datos y Machine Learning.
Tabla de contenido
Introducción
En la lección anterior vimos la definición de lo que es una función y además hablamos de los elementos de una función y de la notación que usaremos en adelante al usar funciones.
En esta lección veremos las principales familias de funciones que existen y algunos ejemplos de uso en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
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Familias de funciones
Las cuatro principales familias de funciones, de interés para la Ciencia de Datos y el Machine Learning, son:
- Funciones polinómicas
- Funciones por partes (o piecewise)
- Funciones trascendentes
- Funciones racionales
Veamos en detalle sus características.
Funciones polinómicas
Se caracterizan porque matemáticamente las podemos representar a través de polinomios.
Un ejemplo es la ecuación usada al realizar la Regresión Lineal(/curso/fundamentos-deep-learning-python/redes-neuronales-3-regresion-lineal/) (en este caso tenemos un polinomio de primer grado).
Funciones por partes (piecewise)
Son simplemente funciones definidas por tramos, como por ejemplo la función de activación ReLU usada en los diferentes tipos de Redes Neuronales.
Funciones trascendentes
Son funciones donde la variable independiente aparece como un exponente (como en la función de activación sigmoidal), dentro de un logaritmo (como la entropía cruzada usada en las Redes Neuronales) o como argumento de una función trigonométrica (como el seno o el coseno, usadas por ejemplo en el codificador posicional de las Redes Transformer).
Funciones racionales
Son funciones que se pueden escribir como la fracción entre dos funciones (polinómicas o trascendentes, generalmente).
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Conclusión
Muy bien, acabamos de ver los principales tipos de funciones y ejemplos específicos de aplicación en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
En la siguiente lección seguiremos profundizando en las funciones y nos enfocaremos específicamente en algunas propiedades de interés de las funciones.