Nota: (Los Datasets incluyen la tabla en la que se encuentran, incluyen también las relaciones entre tablas que contengan otros datos y no necesita hardware tan especializado como Big-Data. La diferencia del Big Data es hace referencia a grandes volúmenes de datos que los procesadores tradicionales no puedes procesar). Que es Dataset-Dataframe -. Dataset […]
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Nota: Los Dataset en Machine-Learning & Deep-Learning son conjuntos de datos históricos que sirven de base para entrenar un algoritmo con el objetivo de que una máquina pueda tomar decisiones. Estas decisiones serán tomadas justamente de los datos provistos por el Dataset. Cargar-Datos-Dataset -. API-Keras pose una serie de utilidades de carga de datos […]
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Nota: Las métricas de evaluación valorar el rendimiento de un modelo de Aprendizaje-Automático , “Machine-Learning”. Su objetivo es estimar la precisión de la generalización de un modelo sobre los datos futuros . Métrica -. La Métrica es una función que se utiliza para juzgar el rendimiento de su Modelo. Las funciones-métricas son similares a […]
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Nota: La función de pérdidas en Deep Learning es la que nos indica cuánto nos hemos equivocado con nuestras predicciones, una función de pérdida mide la discrepancia entre la predicción de un algoritmo de aprendizaje automático y la salida supervisada y representa el costo de equivocarse. Funciones de Pérdida . Las Funciones de Pérdida […]
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Nota: Que hace un optimizador de API-Keras, obviamente, optimizar los valores de los parámetros para reducir el error cometido por la Red-Neuronal. El proceso mediante el cual se hace esto se conoce como: Propagación hacia atrás de errores o Retropropagación & Backpropagation es un método común para entrenar Redes-Neuronales-Artificiales . Optimizadores -. Un Optimizador […]
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Nota: (Las capas de Keras son los bloques de construcción principal de los Modelos-Keras. Cada capa recibe información de entrada, realiza algunos cálculos y genera unos datos. Esta datos ira a la siguiente capa como su entrada). Layers-API-Keras . Las capas “layers” son los componentes básicos de las Redes-Neuronales en Keras. Una capa consta […]
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow. . La arquitectura central de Keras son capas y modelos, por otra parte tenemos dos formas de generar arquitectura de un modelo, toca el Modo-Funcional. […]
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow. . La arquitectura central de Keras son capas y modelos, por otra parte tenemos dos formas de generar arquitectura de un modelo. API o Modo-Secuencial: […]
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow. . La arquitectura central de Keras son capas y modelos, por otra parte tenemos dos formas de generar arquitectura de un modelo. API o Modo-Secuencial: […]
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow. -. La arquitectura central de Keras son capas y modelos, por otra parte tenemos dos formas de generar arquitectura de un modelo. Modo-Secuencial . […]
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Recurrente RNN el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). Network-Neuronal-Recurrente-RNN (Keras) -. Recapitulemos sobre las Red-Neuronal-Recurrente RNN donde las conexiones entre nodos pueden crear un ciclo, que permite que la salida de algunos nodos afecte la entrada posterior a los mismos nodos. Tiene […]
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Convolucional (CNN) el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). -. Keras es una librería muy recomendada dentro del mundo de las Red-Neuronal-Artificial. Por ser una biblioteca de código abierto y trabaja con TensorFlow, razón por lo cual es una de las más empleadas en […]
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Perceptro-Multi-Capa (MLP) el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). -. Si definimos a Keras en Deep-Learning como una librería muy recomendada dentro del mundo de las Red-Neuronal-Artificial. Su características es ser una biblioteca de código abierto y trabaja con TensorFlow, razón por lo cual […]
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