Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021
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Sobre esta lección
En la clase de hoy vamos a hablar sobre las redes neuronales recurrentes que son redes diseñadas para procesar la temporalidad de los datos. Utilizan variables ocultas para almacenar información de los estados anteriores por lo que se las ha usado principalmente para el procesamiento de lenguaje natural. Esta clase es parte de un curso gratuito dictado en la Ciudad de Mendoza, Argentina en Otoño de 2021. Podés encontrar todo el material en https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo/2021/ 0:00 Introducción 5:25 Modelos Autoregresivos 10:44 Procesos Markovianos 17:36 Variables Ocultas 20:32 Problema de la Predicción 25:04 Tokens y One-Hot Encoding 35:03 Redes Neuronales Recurrentes 38:59 Perplejidad 49:41 Back-Propagation en el Tiempo
Sobre este curso
https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo En los últimos cinco años el aprendizaje profundo ha tomado al mundo por sorpresa, impulsando un rápido progreso en campos tan diversos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento automático del habla, el aprendizaje por refuerzos y el modelado estadístico. Hemos elegido basar el curso en el libro Dive into Deep Learning, consideramos que ofrece un enfoque práctico, amplio y moderno, incluye matemáticas y código, y sus contenidos son actuales. Este curso representa nuestro intento de hacer que el aprendizaje profundo sea accesible, enseñándote los conceptos, el contexto y el código. Nos propusimos crear un recurso que simultáneamente pudiera: * estar disponible gratuitamente para todes; * ofrecer suficiente profundidad técnica para * proporcionar un punto de partida en el camino de convertirte en unx científicx de datos; * incluir código ejecutable, que muestre cómo resolver problemas en la práctica. El curso está dirigido a estudiantes de grado o posgrado, ingenierxs e investigadores que busquen un conocimiento sólido del aprendizaje profundo.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning