BACKPROPAGATION: Cómo Aprende Matemáticamente una Red Neuronal Artificial Paso a Paso con Python
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
Explicación visual y matemática, paso a paso, de cómo aprende una red neuronal artificial. En particular, este video se enfoca en Backpropagation o retropropagación, el algoritmo predominante para el entrenamiento de redes neuronales artificiales. 👉 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 Abril). BACKPROPAGATION: Cómo Aprende Matemáticamente una Red Neuronal Artificial Paso a Paso con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, 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. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Presentación 1:11 Introducción a las redes neuronales 1:11 Datos y objetivo 5:39 Neurona biológica 7:00 Neurona perceptrón 15:30 Neurona sigmoide 20:15 Estructura de una red neuronal 23:07 Entrenamiento de redes neuronales 23:15 Propagación hacia adelante 28:31 Cálculo de error 31:22 Backpropagation paso a paso 32:27 Derivada y gradiente descendente 43:43 Cálculo de gradientes 46:15 Regla de la cadena 1:05:08 Código (desde cero) de una red neuronal con Python El código se encuentra disponible en: https://github.com/CodigoMaquina/code/blob/main/machine_learning_python/backpropagation_paso_a_paso.ipynb ⭐ 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 #Python #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