Underfitting y Overfitting: Selección del Mejor Modelo | Clase 6 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
En la clase de hoy vamos a aprender a elegir cuál de todas las redes que entrenamos es la mejor. ¿Es mejor poner más capas o menos? ¿Cómo sé si mi modelo está aprendiendo o sólo está "memorizando"? ¿Cómo podemos evitar que memorice? 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 Presentación de la clase 0:42 El Problema de la Generalización 3:22 Error de Entrenamiento vs Error de Generalización 6:30 Underfitting y Overfitting 11:01 Sesgo y Varianza 20:22 Complejidad Ideal del Modelo 26:50 Selección del Mejor Modelo 34:34 Regularización de los Pesos 45:52 Dropout
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