¿Qué herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?

¿Por qué se usó Kaggle en vez de Colab?

Debemos recordar que nosotros estamos usando recursos computacionales, los cuales, al proveedor no le son gratis; así que todos los servicios nos pondrán un limite de uso, por ejemplo:
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Google Colab (version free) - no publica estos límites. Uno de los motivos es que pueden (y suelen) variar rápidamente. Pero, “los usuarios que usan Colab para ejecutar operaciones informáticas de larga duración o que han usado más recursos recientemente tienen más posibilidades de que se les establezcan límites de uso y de que se les restrinja temporalmente el acceso a las GPUs y TPUs”
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Por la parte de Kaggle, en 2020 implementaron un nuevo sistema el cual por ~30 horas semanales tendrás un poder computacional que no varia.
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Conclusión: Kaggle nos da un poder especifico que no varia, sin importar la cantidad de computo que tengamos (pero tenemos 30 horas semanales), mienytras Google nos limita dependiendo de la actividad

Si activaron la GPU en Kaggle, no se les olvide desactivarla para que no cuente el tiempo entre clases u otras actividades (suponiendo que cuente el tiempo cuando la GPU está activa, más no cuando está inactiva)

Keras no es un framework modelo de inteligencia artificial sino un API, pudiendo observarse su funcionamiento de la siguiente manera:

Keras API

• Backend > Tensor Flow – Theano - CNTK

• Low-Level Library > CuDa, CudNN – BLAS, Eigen

• Hardware > GPU – CPU

Frameworks para el manejo de inteligencia artificial:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Keras
4. Theano
5. Microsoft Cognitive & Torch

Este curso se ve bastante prometedor no solo por el tema de las redes neuronales convolucionales que en la actualidad es algo fundamental, sino por la forma de enseñar del docente que es bastante buena y el aprendizaje es bastante completo y además de que promueve el interés y emoción por este tema, me entenderán quienes cursaron el Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras, así que a aprender!!.

Keras

Aunque también se menciona anteriormente, Keras es una interfaz de alto nivel que puede ejecutarse sobre TensorFlow, Theano o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Facilita la construcción de modelos de deep learning, incluyendo CNN, con una sintaxis sencilla y elegante.