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Deep Learning parte 2: cómo aprende la red
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Comienze a entender como funciona la red neuronal por dentro
- Familiarizate con los conceptos de Deep Learning
- Realiza ajustes precisos a las redes neruonales
- Entienda los problemas de los bias y pesos
- Entender los mínimos locales
- Descubra porque el modelo converge
Público Objetivo
Los entusiastas que quieren profundizar en la teoría de Deep Learning.
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Última actualización
6/8/2022
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
48
Actividades
170
Minutos de video
70
Alumnos en este curso
9.4
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. La red neuronal por dentro
- Presentación
- Analizando una red neuronal
- Forward propagation
- Multi capas y la propagación de pesos
2. Entendiendo los pesos y bias
- Sobre bias
- Modificando los pesos de la red
- Inicializadores de keras
3. Transfer learning
- Transferencia de conocimiento
- Funciones de activación
- Regularizadores
4. Optimizando la red
- Optimización
- Learning rate
- Optimizando los pesos
5. Optimización de hiperparámetros
- Mínimos relativos y absolutos
- Hiperparámetros
- Callbacks
- Conclusión
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