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Deep Learning parte 2: cómo aprende la red

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Deep Learning parte 2: cómo aprende la red

Resumen del curso

  • Comienze a entender como funciona la red neuronal por dentro
  • Familiarizate con los conceptos de Deep Learning
  • Realiza ajustes precisos a las redes neruonales
  • Entienda los problemas de los bias y pesos
  • Entender los mínimos locales
  • Descubra porque el modelo converge

Público Objetivo

Los entusiastas que quieren profundizar en la teoría de Deep Learning.

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Última actualización

6/8/2022

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48

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170

Minutos de video

67

Alumnos en este curso

9.4

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. La red neuronal por dentro

    • Presentación
    • Analizando una red neuronal
    • Forward propagation
    • Multi capas y la propagación de pesos

  2. 2. Entendiendo los pesos y bias

    • Sobre bias
    • Modificando los pesos de la red
    • Inicializadores de keras

  3. 3. Transfer learning

    • Transferencia de conocimiento
    • Funciones de activación
    • Regularizadores

  4. 4. Optimizando la red

    • Optimización
    • Learning rate
    • Optimizando los pesos

  5. 5. Optimización de hiperparámetros

    • Mínimos relativos y absolutos
    • Hiperparámetros
    • Callbacks
    • Conclusión

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