Qué es Deep Learning (o Aprendizaje Profundo): De la Neurona Biológica a la Red Neuronal Artificial
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Sobre esta lección
Deep Learning (o Aprendizaje Profundo) permite que las computadoras aprendan tareas usando Redes Neuronales en términos de una jerarquía de conceptos con múltiples niveles de representación a partir de datos crudos. Este video explica visualmente qué es y qué caracteriza al aprendizaje profundo. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 8 de Enero). Qué es Deep Learning (o Aprendizaje Profundo): De la Neurona Biológica a la Red Neuronal Artificial [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje en Machine Learning, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. También, aquí les comparto una lista de reproducción que contiene exclusivamente temas de aprendizaje profundo: https://www.youtube.com/playlist?list=PLat2DtY8K7YWwkfn4pGi6hn8dOpbrHb_z ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 0:25 Qué es Deep Learning 1:24 Neuronas Biológicas 3:20 Redes Neuronales Artificiales 6:39 Modelos profundos (múltiples capas) 8:44 Deep Learning con Datos Crudos 13:42 Jerarquía de Conceptos 16:36 Definiciones de Deep Learning 17:13 Librerías de Python para Deep Learning ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln #DeepLearning #AprendizajeProfundo #RedesNeuronales #IA #InteligenciaArtificial #AI #Python #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina #MachineLearning
Sobre este curso
Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de la ciencia de datos o data science: - Imputación o manejo de datos faltantes - Codificación de datos categóricos - Técnicas de escalamiento, normalización y estandarización. - Validación cruzada (cross-validation) - Ajuste de hiperparámetros - Técnicas para lidiar con clases desbalanceadas - Distribución de datos e histogramas - Detección de datos anómalos con diagramas de caja y la regla de Tukey - Detección de datos anómalos con iForests (bosques de aislamiento) - Regresión lineal - K-vecinos más cercanos para clasificación - K-vecinos más cercanos para regresión. - Conjuntos de clasificadores o regresores (Bagging) - Regresión logística - Impureza Gini - Bosques aleatorios para clasificación - Objetivos de los conjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba - La maldición de la dimensionalidad - Fuentes de datos - Detección de clusters con k-means - Detección de clusters con DBSCAN - Tipos de distancias para Clustering - Métricas de regresión. - Visualización de datos con matplotlib - Manejo y análisis de datos con pandas Las librerías que se utilizan son scikit-learn (sklearn), matplotlib, numpy y pandas.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender el proceso completo de análisis de datos
- Recopilar, limpiar y transformar conjuntos de datos
- Crear visualizaciones de datos informativas y atractivas
- Aplicar estadística descriptiva e inferencial