Yo sigo perdido .-.
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Diseñando un modelo de regresión lineal
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Diseñando un modelo de clasificación de imágenes
Utilizando un modelo de clasificación de imágenes
Transferencia de conocimiento a un modelo de clasificación de imágenes
Conclusión
Resúmen y siguientes pasos
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The implementation of a machine learning model is a process that, although it may seem complex, follows a set of clear and structured steps. This method ensures that the model works as expected, from initialization to obtaining the desired results. Knowing these steps will allow you to effectively use any model you have developed.
The first essential step when working with a machine learning model is to import the necessary libraries. These can be accessed through a CDN, which makes them easy to use if you are dependent on an Internet connection. However, if you need your application to work exclusively locally, you can choose to download the libraries directly to your computer. This first step is vital as it ensures that you have all the necessary tools and dependencies to proceed to the next step.
After importing the libraries, the next step is to initialize and load your model. Here you have two options:
Both options require you to be clear about the type of model you need, as well as how it will be used.
To continue, you will need to prepare the data that will be used in the prediction. The data can be:
It is important to remember that some pre-trained models need the input data to follow a specific format. Therefore, it is crucial to perform normalization and regularization processes to make sure that the data has the right format for the model.
Once you have loaded the model and prepared the data properly, the next step is to perform inference or prediction. This process involves:
For example, if the model predicts the content of an image, it will determine whether it is a dog, a cat or a human. The focus should be on making sure that the data is processed correctly to get accurate results.
The last step is to map the results in a way that is understandable to users. Many model results come in the form of numerical probabilities that must be associated with specific labels to make sense to users.
Mapping the results not only helps contextualize the information for end users, but also ensures that the model's prediction is interpreted correctly.
This step-by-step process optimizes the use of machine learning models and ensures that the results are accurate and useful. Becoming familiar with these steps is key for any developer or data scientist looking to get the most out of machine learning models in their projects.
Contributions 10
Questions 0
Yo sigo perdido .-.
Pasos
Podremos usar:
Todo bien… estoy siguiendo la ruta…
Pero cuando vamos a codear?
Excelente resumen del proceso de utilización vistos en las clases anteriores
Después de ver los cursos de “Deeplearning ai” y ver este curso me siento que perdí mi tiempo aquí.
Creo que deberían incluir código como lo hacen otros profes en la ruta, me siento perdido aún
cuando empezamos a crear modelos o a usar modelos, no he visto nada de programación, por mas que digan que es necesario aprender teoria, pero hombre, unos ejemplos no te quitan nada de tiempo al fin y al cabo esta plataforma supuestamente te ofrece educación pero ni una linea de código en lo que va de la clase lo he visto escribir, pesima elaboracion del curso, ojo no dije que fuera malo, sino que muy mal estructurado estan, en unos 8 min aprox. explican cosas que ni siquiera lo dejan claro y no vengan con “tienen que investigarlo ustedes” enserio un poco mas de entusiasmo a la educación.
Si la teoria es importante y codear sin ella tampoco es bueno pero deberia estar estructurado el curso de tal manera que se complementen las 2 y no olvidar que la practica refuerza lo aprendido
sorry la teoria aguanta todo y entiendo (creo) las bases pero creo que faltan ejercicios
Siento que puedo escribir una red neuronal fácil mente después de este curso.
… Creo que me saldrá más de 1 bug, deséeme suerte
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