Solución del problema de regresión

Clase 20 de 22 • Curso de Redes Neuronales en Keras y Scikit-Learn 2019

Christian Quispe Bonilla

student•

¿Porqué el reshape?

Rodrigo Urquizo Yepez

student•

Tampoco le veo sentido a esa parte ya que estaria rompiendo la dimension de los datos de entrenamiento y cada feature seria una fila segun el print que hice.

Abraham Ramírez García

student•

Es para poder scalar la data, no podemos transformarla sin antes hacer el reshape.

Christian Quispe Bonilla

student•

Hola, no entiendo porqué se hace el reshape de los datos y exactamente que hace las variables indicadas:

y_train=y_train.values.reshape(-1,1)

Alberto Perdomo

student•

Xtian, el reshape se hace proque las redes neruonales trabajan con vectores planos horizontales. En cuanto a los datos en la variables y_train, las redes neuronales son algoritmos de aprendizaje supervisado por lo que nesecitan una variable objetivo con la que puedan comparar resultados y estimar el error del computo, con este valor se corrigen los pesos de las neuronas y se optimiza el resultado.

En este enlace https://github.com/p1gm1/Tutorial-pytorch, esta un tutorial que hice de redes neuronales para Pytorch,si quieres profundizar un pococ más.

Kevin Naranjo

student•

hola no encontre el archivo Craiglist_Cars.csv podrias subirlo popr favor

Erik Elyager

student•

Ya está arriba, lo puedes bajar de la pestaña de Archivos y Enlaces. Gracias por reportar.

rusbel bermúdez rivera

student•

Aunque entiendo la estrategia para incrementar la completitud del dataframe en el caso de la columna manufacturer no hubiese sido mejor agregar la etiqueta generic_manufacturer? habra que hacer el ejercicio y ver los resultados tambien.

Geraldine León

student•

Hola! Alguien sabe qué pasa con las variables que tienen muchísimos valores nulos como size (58%) o condition(36%)? Pienso que eliminarlos sería agresivo ya que considero que son variables que deberían afectar el precio de venta, pero al mismo tiempo, cuánto valor puede aportar una variable con 58% de valores nulos? No sería apropiado reemplazar los nulos con la media al igual que hicimos con manufacturer?

Solución del problema de regresión

Apropiar conceptos fundamentales de las redes neuronales

¿Qué es una red neuronal?

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

Frameworks de Deep Learning

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

Estructura de redes neuronales

Creando nuestra primer red neuronal

Entrenando nuestra primera red neuronal

Visualizando el proceso de entrenamiento

Funciones de activación

Funciones de costo o pérdidas

Inicialización y Entrenamiento de RN

Optimizadores en redes neuronales

Clasificación Binaria

Clasificación de potenciales clientes

Análisis de resultados

Métricas de desempeño: regresión y clasificación

Evaluando métricas de desempeño

Ajuste de redes neuronales: overfitting y regularización

Regularización

Ajuste de redes neuronales: Hiper parámetros

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

Introducción a las regresiones con Deep Learning: Planteamiento del problema

Solución del problema de regresión

Ajustes finales al proyecto

Cierre del curso

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