Curso de Redes Neuronales en Keras y Scikit-Learn

Clases del Curso de Redes Neuronales en Keras y Scikit-Learn

Instruido por:
Giuseppe Roa Osorio
Giuseppe Roa Osorio
Básico
3 horas de contenido
Entrena una red neuronal
Proyecto del curso
Entrena una red neuronal

Aprende paso a paso el proceso para entrenar redes neuronales, desde cómo funcionan, cómo entrenarlas, obtener resultados y sacar información valiosa de tus datos.

Curso de Redes Neuronales en Keras y Scikit-Learn

Curso de Redes Neuronales en Keras y Scikit-Learn

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Contenido del Curso
Tutoriales de estudiantes
Preguntas de estudiantes

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Apropiar conceptos fundamentales de las redes neuronales

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¿Qué es una red neuronal?

05:35 min

Identificar los principales Frameworks usados en la industria para el desarrollo de Deep Learning

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Frameworks de Deep Learning

04:56 min

Comprender los modelos de representación de las redes neuronales artificiales usados en Deep Learning

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Estructura de redes neuronales

14:26 min

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Creando nuestra primer red neuronal

11:06 min

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Entrenando nuestra primera red neuronal

06:08 min

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Visualizando el proceso de entrenamiento

05:19 min

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Funciones de activación

04:51 min

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Funciones de costo o pérdidas

07:16 min

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Inicialización y Entrenamiento de RN

07:53 min

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Optimizadores en redes neuronales

05:43 min

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Clasificación Binaria

09:43 min

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Clasificación de potenciales clientes

08:46 min

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Análisis de resultados

14:04 min

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Métricas de desempeño: regresión y clasificación

09:26 min

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Evaluando métricas de desempeño

09:26 min

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Ajuste de redes neuronales: overfitting y regularización

02:38 min

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Ajuste de redes neuronales: Hiper parámetros

08:36 min

Crear un modelo de regresión a partir de un caso de uso real

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Introducción a las regresiones con Deep Learning: Planteamiento del problema

04:40 min

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Solución del problema de regresión

08:36 min

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Ajustes finales al proyecto

04:40 min

Cierre del curso

nuevosmás votadossin responder
ELKIN REINEL RUIZ RINCON
ELKIN REINEL RUIZ RINCON
Estudiante

Pregunta:
Como puedo definir cual es la combinacion mas optima de valores de epochs, batch_size y funciones de activación mas convenientes para el entrenamiento de una red. Existen algunas recomendaciones o es necesario siempre realizar prueba y error para ir obteniendo algo mejor

1
Javier Guevara
Javier Guevara
Estudiante

Me sale un error en el comando

activity["tipo_actividad"] = activity["tipo_actividad"].fillna(activity["tipo_actividad"].mode()[0])

KeyError: ‘tipo_actividad’

0
Nicolás Rosero Eraso
Nicolás Rosero Eraso
Estudiante

Cuando se completa la primera epoca me bota el siguiente error:
ValueError: Data cardinality is ambiguous:
x sizes: 439459
y sizes: 175784
Make sure all arrays contain the same number of samples.

El tamaño de los conjuntos es el siguiente:
x_train: (1582048, 177) y_train: (1582048,)
x_test: (439459, 177) y_test: (439459,)
x_val: (1582048, 177) y_val: (1582048,)

Alguien sabe como solucionarlo?

0
Iván Antonio Bustos Calderón
Iván Antonio Bustos Calderón
Estudiante

Hola, ¿Existe algún curso donde se explique el uso de relu, de qué es un inicializador y cómo funcionan en conjunto estos dos?

Saludos!

0
guersom
guersom
Estudiante

7:26 ¿Qué hay en la variable “y”?

1
Alejo Goncalves
Alejo Goncalves
Estudiante

Estoy teniendo el siguiente error:
Epoch 1/5
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-127-8f68e615615c> in <module>()
----> 1 model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=5,validation_data=(x_val,y_val))

alguien sabe como solucionarlo?

`model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=5,validation_data=(x_val,y_val)) ````

1
Eligio Espinoza Casio
Eligio Espinoza Casio
Estudiante

¿Que libro de redes neuronales recomiendan?

4
María José Medina
María José Medina
Estudiante

Cuales serian los valores óptimos del error que nos asegure que no hubo overfitting o underfitiing?

2
carlosdpimenteld
carlosdpimenteld
Estudiante

¿Cómo y dónde se podría usar el archivo PrediccionPrecios.h5?

2
Arturo Baduna
Arturo Baduna
Estudiante

alguien sabe donde esta el data set?

1