Redes convolucionales y su importancia
La importancia del computer vision
¿Qué herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?
¿Qué son las redes convolucionales?
Mi primera red neuronal convolucional
Creando nuestra primera red convolucional
Entrenando nuestra primera red convolucional
Manejo de imágenes
Consejos para el manejo de imágenes
Manejo de imágenes con Python
Fundamentos de redes neuronales convolucionales
Kernel en redes neuronales
El kernel en acción
Padding y Strides
Capa de pooling
Arquitectura de redes convolucionales
Quiz: Fundamentos de redes neuronales convolucionales
Resolviendo un problema de clasificación
Clasificación con redes neuronales convolucionales
Creación de red convolucional para clasificación
Entrenamiento de un modelo de clasificación con redes convolucionales
Optimización de red neuronal convolucional
Data augmentation
Aplicando data augmentation
Callbacks: early stopping y checkpoints
Batch normalization
Optimización de modelo de clasificación
Entrenamiento de nuestro modelo de clasificación optimizado
Quiz: Optimización de red neuronal convolucional
Resolviendo una competencia de Kaggle
Clasificando entre perros y gatos
Entrenamiento del modelo de clasificación de perros y gatos
Resumen y siguientes pasos
Siguientes pasos con redes neuronales convolucionales
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Aportes 3
Preguntas 6
Algunos resultados de Nhaga con la siguiente configuración:
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=60,
width_shift_range=0.4,
height_shift_range=0.4,
zoom_range=0.3,
horizontal_flip=True,
fill_mode='reflect',
brightness_range=[0.3,1.4]
)
Link base de datos:
https://www.kaggle.com/alarcon7a/cnn-data-sources
Omi, la gata, viendo el vacío
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