No es de los mejores cursos que he visto en esta ruta de aprendizaje, pero estuvo bueno.
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
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No es de los mejores cursos que he visto en esta ruta de aprendizaje, pero estuvo bueno.
Es un buen curso. Claramente quedan muchas cosas pendientes como las redes convolutivas, las redes recurrentes para datos secuenciales, redes adversariales y otras muchas, pero esperemos platzi nos de la sorpresa.
Esta bueno el curso para entrar al mundo de ML, queda mucho por aprender
yo creo que el odj del cuerso era limpiar el data sets
Es un buen curso, sobre todo para aquellas personas que lo usamos como primer contacto en el tema y apenas empezamos a codificar con redes neuronales. El curso es perfecto para empezar en éste campo: enseña lo básico que debes aprender sobre RN.
Chicos, para los interesados que sepan algo de ingles les dejo este hermoso libro:
https://www.knowledgeisle.com/wp-content/uploads/2019/12/2-Aurélien-Géron-Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-Tensorflow_-Concepts-Tools-and-Techniques-to-Build-Intelligent-Systems-O’Reilly-Media-2019.pdf muestra a más detalle lo visto en esta clase y en otros cursos de Machine Learning
muy bueno
Muy buen curso, considerando el nivel que he visto en otros cursos de ML o de Data Science, que han dejado mucho que desear (sobre todo si recordamos que son cursos de paga).
Se ve un esfuerzo en el profesor, pero creo que comparado con otros cursos de otras carreras (o de aquà mismo si vemos los de Web Scrapping que fueron excelentes) claramente hace falta llenar huecos, conectar temas y conectar cursos.
Agradecido con Giuseppe por el trabajo. Pero también insisto en que platzi se tiene que poner las pilas para elevar el nivel educativo y el de sus contenidos.
De todos los profesores de machine learning de platzi, este es el mejor profesor. Estoy en último año de ingenieria en sistemas y he aprendido muchas cosas que en la universidad no he visto, a pesar que mi universidad es una de las mejores del paÃs
Me gustó, lo hizo lento el tema del computó que me puso lento el computador, pero eso es mas mÃo.
Es bueno el curso muchos nuevos aprendizajes y ver cosas que requiero profundizar.
Excelente curso 😄
Excelente curso!
Buen curso, me dejo claras algunas cosas que en otros cursos no. Aunque para ser Deep Learning le hicieron falta muchos más modelos de redes, pero bueno el curso, espero más cursos de Deep Learning en Platzi 😀
Buen curso, me ayudo a reafirmar algunos conocimientos que ya tenÃa y aclarar varias dudas que aún me quedaban, principalmente todo lo relacionado con la evaluación de los modelos y los métodos para evitar el sobreajuste. Gracias Platzi y gracias al profesor del curso.
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