Apropiar conceptos fundamentales de las redes neuronales
¿Qué es una red neuronal?
Identificar los principales Frameworks usados en la industria para el desarrollo de Deep Learning
Frameworks de Deep Learning
Comprender los modelos de representación de las redes neuronales artificiales usados en Deep Learning
Estructura de redes neuronales
Creando nuestra primer red neuronal
Entrenando nuestra primera red neuronal
Visualizando el proceso de entrenamiento
Funciones de activación
Funciones de costo o pérdidas
Inicialización y Entrenamiento de RN
Optimizadores en redes neuronales
Clasificación Binaria
Clasificación de potenciales clientes
Análisis de resultados
Métricas de desempeño: regresión y clasificación
Evaluando métricas de desempeño
Ajuste de redes neuronales: overfitting y regularización
Regularización
Ajuste de redes neuronales: Hiper parámetros
Crear un modelo de regresión a partir de un caso de uso real
Introducción a las regresiones con Deep Learning: Planteamiento del problema
Solución del problema de regresión
Ajustes finales al proyecto
Cierre del curso
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Muchas gracias, por fin entendà de qué se trataba ADAM y porqué veo que es tan usado 😃
Que bien haber llegado hasta aquÃ, gracias Freddy
El algoritmo adagrad es adecuado para NLP e image recognition, nos evita tener que configurar el learning rate ya que cada parametro tiene su propio LR y la desventaja es que el LR va disminuyendo progresivamente, esto hace que el modelo en algun punto deje de aprender
Documentación de google sobre gradiente estocástico https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/stochastic-gradient-descent
El algoritmo momentum lo que hace es ayudar al SGD, agrega una fraccion de la direccion del paso anterior en el nuevo paso que daremos con el vector gradiente y esto amplifica la velocidad en la direccion correcta, lo malo es que al momento de estar cerca de nuestro objectivo, es decir, de nuestro minimo global, el momentum puede ser muy alto y esto haria que nos pasemos del objetivo.
Wow porfin entendà porque siempre usaban ADAM, en los cursos y en todo lado casi Jajaja
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