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Regresión: Implementa una red neuronal con numpy

Resumen del curso

  • Aprende conceptos de machine learning en detalle
  • Construye y entrena un modelo con la biblioteca numpy
  • Aprende a usar una red neuronal para la estimativa de valores
  • Utiliza un problema del día a día que puede ser resuelto a través de la regresión
  • Entiende cómo es el funcionamiento "por detrás de cámaras" de la regresión en el aprendizaje de máquinas

Público Objetivo

Desarrolladores que deseen entender cómo funciona la implementación de una red neuronal para regresión.

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Última atualização

30/08/2022

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Instructores

  • Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

Contenido Detallado

  1. La base de datos

    • Presentación
    • Conociendo el dataset
    • Visualizando y normalizando los datos
  2. La estructura de la red neuronal

    • Entendiendo redes neuronales
    • Funciones de activación y arquitectura
    • Propagación de red
    • Probando la red
  3. Análisis y actualización de la red

    • Función de costo y retropropagación
    • Actualización de pesos y función de costo
  4. Retropropagación

    • Retropropagación
    • Activación en retropropagación
    • Retropropagación en una capa
  5. Entrenamiento

    • Entrenamiento de la red #1
    • Entrenamiento de la red #2
    • Realizando previsiones
    • Conclusión

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