que curso tan completo, lo que pudo ser meses de búsqueda autodidacta o pagos en Coursera o otra plataforma de estudio esta acá en Platzi Tensorflow
Cómo utilizar TensorFlow 2.0 con Python
Redes neuronales con TensorFlow
Introducción a TensorFlow 2.0
Manejo y preprocesamiento de datos para redes neuronales
Uso de data pipelines
Cómo cargar bases de datos JSON
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Nuestra configuración de TensorBoard está lista, ahora solo debemos usarla con las herramientas de TensorFlow.
Usando TensorBoard
Emplearemos los comandos mágicos de IPython para cargar TensorBoard. Una vez cargado, le indicaremos el directorio del que debe extraer los resultados para analizarlos.
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir logs
Después de un tiempo se mostrará un board con toda la información del modelo, que además nos permitirá explorar su configuración, arquitectura y resultados.
Si quieres desplegar tus resultados a la web, tensorboard te ofrece el comando upload, donde le dará la dirección de los logs, el nombre del proyecto y la descripción. Después de una breve configuración y autentificación obtendrás un link al que cualquier persona podrá acceder para analizar los resultados de tu proyecto.
!tensorboard dev upload --logdir ./logs --name "Proyecto prueba" --description "Test development results" --one_shot
Obtendrás una URL de acceso público para compartirla con otros devs.
Con esto puedes crear un portafolio de proyectos para mostrar a tus comunidades.
Contribución creada por Sebastián Franco Gómez.
Aportes 15
Preguntas 1
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Me encantó el curso, en mí hubo un antes y un despues y me alegra, porque nunca salí de la parte teorica de la inteligencia artificial y pues aquí estoy, aplicando todos lo conocimientos que adquirí leyendo y yendo a conferencias. Dejo mi link https://tensorboard.dev/experiment/9jedq2TRQne14p6AMLnzuA/#scalars
Pues sí, me encantó el curso. De hecho un curso que marca un punto de inflexión en mi aprendizaje 💪🏽
View your TensorBoard at: https://tensorboard.dev/experiment/VoZnn8vEQeGPT8krJoBi8w/
Este curso está genial, mis felicitaciones al profesor Adonaí y a Platzi por traernos contenido de alta calidad y en nuestro idioma; este curso vale oro.
Hay un error al usar TensorBoard, supongo que les sale cuando entrenan el modelo con el callback de TensorBoard, se soluciona cambiando el import de esta manera:
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
Gran curso, me ha ayudado a desarrollar un proyecto enfocado en la detección de emociones a partir de una imagen del rostro de la persona evaluada.
Dejo mi link de la clase: https://tensorboard.dev/experiment/Ml7apxQxTDqZVcN2OGxMow/
Muy buen curso Adonaí, logré un accuracy de en torno al 70% prediciendo los 4 tipos de tumores cerebrales de la siguiente BD:
https://github.com/SartajBhuvaji/Brain-Tumor-Classification-DataSet/archive/refs/heads/master.zip
El tensorboard del modelo se encuentra en el siguiente enlace:
https://tensorboard.dev/experiment/Zf4nSlVGSvyxgnxmg49c7A/#graphs&run=fit%2F20221228-201825%2Ftrain
Excelente curso!
Link de Tensorboard: https://tensorboard.dev/experiment/km1SLo41TeOd825NMYC7pA/#scalars
Este es el link de mi proyecto
Código para publicar el TensorFlow:
!tensorboard dev upload --logdir “/content/ssd_mobilenet” --name “Proyecto de detección de carros y motos” --description “Usando Tensoflow” --one_shot
Link:
https://tensorboard.dev/experiment/BcbouRzzTlSylkV8KMIG0w/#scalars
Que buen cursoo, me siento entusiasmado por hacer más proyectos así
La verdad es que si muy buenos cursos que se avientan estos masters!
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