¿Qué herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?

Clase 2 de 25 • Curso de Redes Neuronales Convolucionales con Python y Keras

Julian Castro Pulgarin

student•

¿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: __ 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” __ Por la parte de Kaggle, en 2020 implementaron un nuevo sistema el cual por ~30 horas semanales tendrás un poder computacional que no varia. __ 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

David E Marquez S

student•

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)

Joaquin Romero Flores

student•

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:

TensorFlow
Pytorch
Keras
Theano
Microsoft Cognitive & Torch

Pepe Sosa

student•

Es o no es un framework, arriba dice que no, abajo está en la lista de frameworks.

Eber Laurente Lliuyacc

student•

Hola amigos,

Solo para tener conocimiento ¿cuál debería ser la configuración y características de una PC para correr estos modelos sin problema?

Omar Daniel Centeno

student•

Hola

Te comparto dos artículos que hablan sobre este tema que te pueden ayudar a armar tu computadora:

20 requerimientos para una laptop.
Como armar tu pc para ciencia de datos.

Saludos

JOSE WILLIAM HURTADO ESPITIA

student•

Hola, una pregunta, ¿ yo puedo traer un dataset de kaggle por ejemplo a colab ?,Si es posible, ¿saben de algun documento o video que me explique como es el proceso?

JOSE WILLIAM HURTADO ESPITIA

student•

Lo encontré, en este link se muestra todo lo que hay que hacer para cargarlo:

https://platzi.com/tutoriales/1794-pandas/6926-usando-la-api-de-kaggle-con-google-colab-para-carga-y-descarga-de-datasets/

Hernan Camilo Rodriguez Jimenez

student•

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!!.

Alarcon7a

student•

vamos con toda!!!

Luis Rogelio Reyes Hernandez

student•

Como pusieron kaggle en dark mode?

Jorge Eduardo Enciso Agudelo

student•

Tengo un computador con tarjeta grafica potente (2021) y me gustaria habilitarla para correr con la GPU desde local, tienen tutoriales para saber como se configura para habilitarla y hacerle seguimiento. He visto tutoriales en YT pero ninguno me convence.

Francisco Franco

student•

Keras es una biblioteca de código abierto para redes neuronales profundas escrita en Python. Se ejecuta encima de otros frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow, CNTK o Theano, y proporciona una interfaz de alto nivel para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Jhon Freddy Tavera Blandon

student•

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.

Matías Arriola

student•

Manuel Sosa

student•

🤭🤭

¿Qué herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?

Redes convolucionales y su importancia

La importancia del computer vision

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Mi primera red neuronal convolucional

Creando nuestra primera red convolucional

Entrenando nuestra primera red convolucional

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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

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

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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