La función escalón y las decisiones lineales
Cómo un perceptrón separa dos clases
La función escalón y las decisiones lineales es una lección gratuita de Deep Learning Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Deep Learning Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Deep Learning Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
From Score to Decision
The weighted sum gives a score, but you often need a clean yes or no. A step function turns that raw score into a firm decision.
What the Step Does
The step function outputs 1 if the score is at or above zero, and 0 if it is below. No in-between, just on or off. ⚡
output = 1 if score >= 0 else 0The Threshold
Zero is the threshold where the decision flips. Cross it and the neuron fires; stay below and it stays quiet.
Bias Moves the Threshold
Changing the bias slides that threshold. A larger bias makes the neuron fire more easily, a smaller one makes it harder.
A Line in the Data
With two inputs, the firing rule draws a straight line on a graph. Points on one side say yes, points on the other say no.
The Decision Boundary
That line is the decision boundary. It splits your feature space into two regions, one class on each side.
Weights Tilt the Line
The weights control the angle and steepness of the boundary. Adjusting them rotates the dividing line across your data.
Linear Means Straight
This is a linear decision: the boundary is always a straight line or flat plane. It cannot bend or curve around the data.
Linearly Separable Data
If one straight line can split your classes cleanly, the data is linearly separable. A single neuron handles this case perfectly.
The Hard Edge Problem
The step's hard edge jumps abruptly from 0 to 1. That sharp jump has no useful slope, which makes gradient-based learning tricky later.
A Tiny Classifier
Combine the weighted sum with a step and you have a working binary classifier in two short lines of Python.
score = w1 * x1 + w2 * x2 + b
label = 1 if score >= 0 else 0Quick Check
Think about the shape a single neuron can carve.
Recap
The step function turns a score into 0 or 1 at a threshold. With two inputs it draws a straight decision boundary, splitting linearly separable data. 📏
Preguntas frecuentes
¿La lección «La función escalón y las decisiones lineales» es gratis?
Sí — el texto completo de «La función escalón y las decisiones lineales» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Deep Learning Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Deep Learning Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «La función escalón y las decisiones lineales»?
Cómo un perceptrón separa dos clases Practicas Deep Learning Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Deep Learning Academy?
No se requiere experiencia previa. Deep Learning Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «La función escalón y las decisiones lineales»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Deep Learning Academy?
Sí. Cada lección de Deep Learning Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Pesos, sesgo y suma ponderada
- La función escalón y las decisiones lineales
- Programe un perceptrón desde cero
- El problema XOR: por qué una neurona no basta