Qué es el Teorema de Aproximación UNIVERSAL y por qué es tan importante para las Redes Neuronales
Ya has superado la mitad. Estás muy cerca de completar el curso.
Sobre esta lección
El Teorema de Aproximación Universal de las redes neuronales, demuestra que independientemente de qué función estemos tratando de aprender, existe un Perceptron Multicapa de una sola capa oculta que puede representar esa función. Esto, por supuesto, reta la mera existencia del Aprendizaje Profundo (o Deep Learning), donde llegamos a tener arquitecturas de redes neuronales con decenas de capas. Este video presenta una explicación visual del Teorema de Aproximación Universal. 👉 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, 27 de Julio). Qué es el Teorema de Aproximación UNIVERSAL y por qué es tan importante para las Redes Neuronales [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 1:02 Visualización del Teorema de Aproximación Universal 3:00 Teorema de Aproximación Universal 3:55 Alcance del Teorema de Aproximación Universal ⭐ 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 #MachineLearning #RedesNeuronales #IA #AI #DataScience #CienciaDeDatos #InteligenciaArtificial #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina
Sobre este curso
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. Las redes neuronales artificiales (o artificial neural networks por su término en inglés) son una familia de técnicas de aprendizaje de máquina (machine learning) y deep learning. Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de aprendizaje profundo: - Qué es Deep Learning - Perceptrón: una neurona artificial - Gradiente descendente - Backpropagation: Cómo aprenden matemáticamente las redes neuronales - Técnicas de Aumentación de datos - El problema del Desvanecimiento del Gradiente en redes profundas - Funciones de Activación - Redes generativas adversarias (generative adversarial networks) - ...
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