C贸mo utilizar TensorFlow 2.0 con Python

1

Redes neuronales con TensorFlow

2

Introducci贸n a TensorFlow 2.0

Manejo y preprocesamiento de datos para redes neuronales

3

Uso de data pipelines

4

C贸mo cargar bases de datos JSON

5

Cargar bases de datos CSV y BASE 64

6

Preprocesamiento y limpieza de datos

7

Keras datasets

8

Datasets generators

9

Aprende a buscar bases de datos para deep learning

10

C贸mo distribuir los datos

11

Crear la red neural, definir capas, compilar, entrenar, evaluar y predicciones

Optimizaci贸n de precisi贸n de modelos

12

M茅todos de regularizaci贸n: overfitting y underfitting

13

Recomendaciones pr谩cticas para ajustar un modelo

14

M茅tricas para medir la eficiencia de un modelo: callback

15

Monitoreo del entrenamiento en tiempo real: early stopping y patience

16

KerasTuner: construyendo el modelo

17

KerasTuner: buscando la mejor configuraci贸n para tu modelo

Almacenamiento y carga de modelos

18

Almacenamiento y carga de modelos: pesos y arquitectura

19

Criterios para almacenar los modelos

Fundamentos de aprendizaje por transferencia

20

Introducci贸n al aprendizaje por transferencia

21

Cu谩ndo utilizar aprendizaje por transferencia

22

Carga de sistemas pre-entrenados en Keras

23

API funcional de Keras

24

Uso sistemas pre-entrenados de TensorFlow Hub

Resultados de entrenamiento

25

Introducci贸n a variables relevantes del TensorBoard

26

An谩lisis y publicaci贸n de resultados del entrenamiento

27

Introducci贸n al despliegue de modelos en producci贸n

28

Siguientes pasos con deep learning

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Aprende a buscar bases de datos para deep learning

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Recursos

Aportes 9

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Base de datos Tumor Brain

wget: !wget --no-check-certificate https://github.com/SartajBhuvaji/Brain-Tumor-Classification-DataSet/archive/refs/heads/master.zip \ -O /tmp/brain-tumor-classification-dataset

Hola Adona铆 saludos desde Bucaramanga
Desarrolle un contador vehicular desplegado en una Jetson nano que hacia detecci贸n clasificaci贸n y seguimiento para cada clase de veh铆culo el problema que presente cuando use datasets p煤blicos es que por ejemplo cargan im谩genes de una camioneta y la etiquetan como cami贸n en ese caso opte por construir mi propio dataset o que hay muchos objetos y solo usa una unica etiqueta siempre siempre siempre se deben revisar los datos que descargamos que cumplan nuestros requerimientos

CEPALSTAT
Bases de Datos y Publicaciones Estad铆sticas
https://statistics.cepal.org/portal/cepalstat/index.html?lang=es

La base de datos que estoy usando la descargu茅 de Kaggle, y son im谩genes de radiograf铆as de t贸rax.
https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia

Soy amante del Smart Farming, y cream茅 que encontr茅 el dataset m谩s bonitos de todos https://github.com/softwaremill/lemon-dataset

Dataset de natacion para clasificar los estilos
https://www.kaggle.com/seanmc4/swimmers

no logre encontrar una base de datos de aglomeraciones de basura , existe de basura si pero yo estoy interesado en aglomeraciones de basura que solucion me podrian ayudar?

recomendadoooo https://www.youtube.com/watch?v=_4A9inxGqRM&ab_channel=TheAIGuy para descargar imagenes con su respectiva etiqueta de diversas clases automaticamente y permite la transformacion a diversos formatos como Darknet, pascal 鈥

Base de datos de carros de Stanford, adjunto comandos para descarga de datasets:

!wget --no-check-certificate http://ai.stanford.edu/~jkrause/car196/cars_train.tgz \
      -O /tmp/cars-dataset.tgz 
!wget --no-check-certificate http://ai.stanford.edu/~jkrause/car196/cars_test.tgz \
      -O /tmp/cars-test-dataset.tgz 

Documentaci贸n dataset: https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html