Graciana Amuchástegui
@graciana.amuchasteguiMuy buenas clases del profesor. Buenas explicaciones.


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Opiniones
intermedio
Las redes neuronales se utilizan en deep learning para generar predicciones, análisis de sentimiento y otros análisis de texto, voz e imagen cuando tenemos muchos datos. Aprende cómo funcionan y cómo empezar a utilizarlas en tus proyectos en ciencia de datos.
Platzi Team
Muy buenas clases del profesor. Buenas explicaciones.
Excelente curso, en especial porque el profesor desarrolla una red neuronal desde cero y luego con librerias especializadas. Tambien es super positivo que el profesor muestre los posibles errores en el codigo y los corrija en la misma clase. Me encantaría otro curso donde se pueda predecir el comportamiento de series de tiempo
Muy buen curso ayuda entender los conceptos de redes neuronales
Un curso que explica muy bien los fundamentos de una red neuronal
Muy bueno el curso
Crear una red neuronal desde cero, sin el uso de librerías, y así entender mejor cómo funciona una red neuronal por dentro, ver qué hay dentro de esta famosa "caja negra"
que al principio fue difícil hasta que lo entiendes
Muy buen, curso, al fin comprendo las Redes Neuronales.
estuvo excelente, muchas gracias
gracias
conocer como se puede simular el funcionamiento de una neurona
El contenido del Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras está muy bueno.
Junto al curso de SKLearn me parecieron de los mejores de la ruta de Data Science, la manera de comenzar planteando la duda de como funciona una red, mostrándonos como crearla manualmente y no conformarnos con las cajas negras que a veces suponen los paquetes. Una gran metodología, espero ver más cursos de este profesor.
Una buena introduccion practica a las redes neuronales
La explicación de las bases de las redes neuronales.
Me gusto la variedad de ejemplos y casos, es muy buena introduccion
Aprender como funcionan las redes neuronales, crear modelos y analizar las metrcias para conocer le presicion de la prediccion.
En general muy bien. Le doy 4 estrellas al profesor ya que aveces costaba trabajo entenderle ( no era del todo claro al explicar). Aunque en general fue un buen profesor y el contenido del curso me resulto súper útil.
Me gusto como explico la parte matematica de manera sencilla que en otros cursos no la explican asi para entender como funciona
Muy buen curso para aprender a manejar Keras y saber los conceptos mas basicos sobre Redes Neuronales.
Es un excelente curso, lo unico que le añadiría es utilizar sets de datos de casos reales como cvs o json para entender mas las redes y como aplicarlo a la probabilidad, sin embargo las bases y los conceptos se entienden a la perfección, es un buen curso
Excelente curso, mucha gracias Platzi
esta muy bien el curso pero le falta profundizar más en lo que es la estadística deja algunos vacíos que se tiene que complementar viendo youtube
Hay partes que antes no conocía y me ayudaron bastante, aun así tuve que leer el código mas de una vez para entender bien
Excelente curso, pero pienso que se debería profundizar mucho mas en el tema.
Por lo que veo, tiene comentarios de hace 2 o más años, probablemente necesitamos una actualización, además hay clases que son realmente densas y no se explican bien los conceptos a profundidad, solo nos limitamos a copiar código y seguir al profe.
excelente curso y el profesor explica muy bien el mismo. solo actualizaría el curso.
aprendiendo los pasos y características que conforman una red neuronal, y cuales son las funciones internas que deben de aplicarse, para tener una mejor predicción y siempre tener un mecanismo de evitar el overfitting
profundizar en la explicación de backpropagation
Cambiar que la multiplicación de matrices por matrices o por vectores se llama producto punto, sino multiplicación de matrices. Además, no se si fue a propósito pero al ser material de apoyo, la tabla que proporciona el profesor al final para saber que funciones de activación o perdida usar en los problemas de clasificación están al revés. Por lo demás el curso esta excelente y el contenido también.