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Demostraremos cómo puede implementar redes neuronales simples utilizando la biblioteca de Keras. Obtendremos una línea de base utilizando redes neu...
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Comenzaremos esta sección con una revisión de la arquitectura del Perceptron y explicaremos el procedimiento de entrenamiento (llamado regla delta ...
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Construiremos una red neuronal real y la entrenaremos usando el algoritmo de retropropagación. Cuando termine esta sección, comprenderá cómo funcio...
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Estudiaremos los fundamentos de las redes neuronales en profundidad. Algoritmo de retropropagación , la piedra angular del aprendizaje neuronal mod...
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En esta lección, veremos el algoritmo más común utilizado para entrenar redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo: el descenso de gradient...
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Analizaremos el clasificador k-Vecinos más cercanos (k-NN), su primera exposición al uso del aprendizaje automático para la clasificación de imágen...
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Revisaremos el concepto de aprendizaje parametrizado y discutiremos cómo implementar un clasificador lineal simple. Como veremos más adelante, el a...
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En esta sección, revisaremos un cambio importante en la mentalidad que debe asumir al trabajar con el aprendizaje automático. A partir de ahí, revi...
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En este capítulo, daremos una descripción general de alto nivel de lo que es la clasificación de imágenes, junto con los muchos desafíos que tiene ...
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Revisaremos una breve historia del aprendizaje profundo, discutiremos qué hace que una red neuronal sea “profunda” y descubriremos el concepto de “...
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La ruta de aprendizaje le enseñará cómo implementar soluciones utilizando Google Kubernetes Engine, o GKE, incluida la creación, programación, equi...
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