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Siguientes pasos con deep learning

Clase 28 de 28 • Curso Profesional de Redes Neuronales con TensorFlow

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Resumen

A través de los módulos profesionalizamos el ciclo de vida de la creación del código de un proyecto de Machine Learning. A través de las sesiones aprendimos:

  • Carga de bases de datos en múltiples formatos.
  • Generación de modelos de Deep Learning.
  • Optimizadores y regularizadores.
  • Callbacks personalizados e inteligentes.
  • Buscadores inteligentes de hiperparámetros (Keras tuner).
  • Uso de redes pre-entrenadas (transfer learning).
  • Carga y descarga de configuraciones.
  • Análisis gráficos con TensorBoard.
  • Introducción y tips en la puestra a producción.

El aprendizaje nunca para, por lo que puedes indagar sobre redes neuronales convolucionales, data augmentation, formatos TF Records, despliegue en producción y Computer Vision.

Siguientes pasos en el aprendizaje de Deep Learning

Algunos de estos tópicos ya se encuentran en la plataforma, el resto estarán a tu servicio en menos tiempo del que crees. ¡Nunca pares de aprender!

Contribución creada por Sebastián Franco Gómez.