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Me gusta de David Brian Mayhuay Guzman | EDteam
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David Brian Mayhuay Guzman
@davidbrianmayhuayguzman
Yungay, Peru
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Referidos
4.1 - Función de pérdida
3.5 - La matriz de confusión
3.4 - Validación y medición de la eficiencia de la red
3.3 - Compilación y entrenamiento de la red neuronal
3.2 - Diseño de la arquitectura de red y codificación en python con tensorflow
3.1 - Planteamiento del problema de clasificación
2.5 - Datos y operaciones con tensores, variables, constantes y tipos datos de tensorflow
2.3 - Conocimiento del IDE Spyder para programación con python
2.2 - Creación de un espacio virtual para instalar tensorflow, theano y keras
2.1 - Instalación de python y Anaconda, conocimiento del entorno
1.6 - Ejemplos y ejercicios con predicciones en problemas reales
1.5 - Problemas que se pueden resolver con redes neuronales
1.4 - Redes neuronales de aprendizaje profundo
1.3 - Aprendizaje en redes neuronales
1.2 - La función de activación
1.1 - ¿Qué es una neurona artificial?
4.6 - Aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales.
4.5 - Práctica 1: Manos a la obra con las redes neuronales artificiales y TensorFlow. (Parte 2)
4.3 - Evaluando el rendimiento de las Redes Neuronales Artificiales
4.4 - Práctica 1: Manos a la obra con las redes neuronales artificiales y TensorFlow. (Parte 1)
